Axpy
函数功能
源操作数(srcLocal)中每个元素与标量求积后和目的操作数(dstLocal)中的对应元素相加，计算公式如下，其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数：
函数原型
- tensor前n个数据计算
template <typename T, typename U> __aicore__ inline void Axpy(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<U>& srcLocal, const U& scalarValue, const int32_t& calCount)
- tensor高维切分计算
- mask逐bit模式
template <typename T, typename U, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void Axpy(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<U>& srcLocal, const U& scalarValue, uint64_t mask[2], const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams)
- mask连续模式
template <typename T, typename U, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void Axpy(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<U>& srcLocal, const U& scalarValue, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams)
- mask逐bit模式
参数说明
参数名 |
描述 |
|---|---|
T |
目的操作数数据类型。 |
U |
源操作数数据类型。 |
isSetMask |
是否在接口内部设置mask。
|
参数名称 |
类型 |
说明 |
|---|---|---|
dstLocal |
输出 |
目的操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float |
srcLocal |
输入 |
源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float |
scalarValue |
输入 |
源操作数，scalar标量。支持的数据类型为：half/float。scalarValue的数据类型需要和srcLocal保持一致。 |
calCount |
输入 |
输入数据元素个数。 参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，能够处理的元素个数最大值不同。 矢量计算单元，每个迭代读取连续256 Bytes数据进行计算，通过多次迭代完成所有数据的读取与计算。所以当操作数为16位时，calCount∈[1，128*255]，255表示迭代次数的最大值，128表示每次迭代内能够处理128个16位数据；当操作数为32位时，calCount∈[1，64*255]，64表示每次迭代内能够处理64个32位数据。 |
mask |
输入 |
mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。
|
repeatTimes |
输入 |
重复迭代次数。 矢量计算单元，每次读取连续的256 Bytes数据进行计算，为完成对输入数据的处理，必须通过多次迭代（repeat）才能完成所有数据的读取与计算。repeatTimes表示迭代的次数。 |
repeatParams |
输入 |
控制操作数地址步长的数据结构。结构体内包含操作数相邻迭代间相同block的地址步长，操作数同一迭代内不同block的地址步长等参数。类型为UnaryRepeatParams结构体，具体信息参考表格UnaryRepeatParams。 |
返回值
无
支持的型号
Atlas 训练系列产品
Atlas推理系列产品AI Core
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品
Atlas 200/500 A2推理产品
约束条件
- 为了节省地址空间，开发者可以定义一个Tensor，供源操作数与目的操作数同时使用（即地址重叠），约束如下：
- 对于单次repeat，且源操作数与目的操作数之间要求100%完全重叠，不支持部分重叠。
- 对于多次repeat（repeatTimes>1），若源操作数与目的操作数之间存在依赖，即第N次迭代的目的操作数是第N+1次的源操作数，这种情况是不支持地址重叠的。
- 该接口支持的精度组合如下：
- half精度组合：srcLocal数据类型=half；scalar数据类型=half；dstLocal数据类型=half；PAR=128
- float精度组合：srcLocal数据类型=float；scalar数据类型=float；dstLocal数据类型=float；PAR=64
- mix精度组合：srcLocal数据类型=half；scalar数据类型=half；dstLocal数据类型=float；PAR=64
- 使用tensor高维切分计算接口时，mix精度组合模式下，一个迭代处理的源操作数元素个数需要和目的操作数保持一致，所以每次迭代选取前4个block参与计算。设置Repeat stride参数和Mask参数以及地址重叠时，需要考虑该限制。
调用示例
本样例中只展示Compute流程中的部分代码。如果您需要运行样例代码，请将该代码段拷贝并替换更多样例完整样例模板中Compute函数的部分代码即可。
- tensor高维切分计算样例-mask连续模式
// repeatTimes = 4, mask = 128, 128 elements one repeat, 512 elements total // half精度组合 // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats Axpy(dstLocal, srcLocal, (half)2.0, 128, 4,{ 1, 1, 8, 8 }); // mix精度组合 dstLocal数据类型=float // repeatTimes = 8, mask = 64, 64 elements one repeat, 512 elements total // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride = 8, srcRepStride = 4, no gap between repeats Axpy(dstLocal, srcLocal, (half)2.0, 64, 8,{ 1, 1, 8, 4 }); // 每次迭代选取源操作数前4个block参与计算 - tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式
uint64_t mask[2] = { 0xFFFFFFFFFFFFFFFF, 0xFFFFFFFFFFFFFFFF }; // repeatTimes = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total, half精度组合 // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats Axpy(dstLocal, srcLocal, (half)2.0, mask, 4,{ 1, 1, 8, 8 }); - tensor前n个数据计算样例
Axpy(dstLocal, src0Local, (half)2.0, 512);// half精度组合
