BlockReduceSum

函数功能

对每个datablock内所有元素求和。源操作数相加采用二叉树方式，两两相加。归约指令的总体介绍请参考归约指令。

以128个half类型的数据求和为例，每个datablock可以计算16个half类型数据，分成8个block进行计算；每个block内，通过二叉树的方式，两两相加，BlockReduceSum求和示意图如下。

图1 BlockReduceSum求和示意图

需要注意的是两两相加的计算过程中，计算结果大于65504时结果保存为65504。例如，源操作数为[60000,60000,-30000,100]，首先60000+60000溢出，结果为65504，然后计算-30000+100=-29900，最后计算65504-29900=35604，计算示意图如下图所示。

图2 存在溢出场景时的计算示意图

函数原型

mask逐bit模式：
template <typename T, bool isSetMask = true>

__aicore__ inline void BlockReduceSum (const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal,const int32_t repeat, const uint64_t mask[2], const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride,const int32_t srcRepStride)
mask连续模式：
template <typename T, bool isSetMask = true>

__aicore__ inline void BlockReduceSum (const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal,const int32_t repeat, const int32_t maskCount, const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride,const int32_t srcRepStride)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T	操作数数据类型。
isSetMask	是否在接口内部设置mask。 true，表示在接口内部设置mask。 false，表示在接口外部设置mask，开发者需要使用SetVectorMask接口设置mask值。这种模式下，本接口入参中的mask值必须设置为MASK_PLACEHOLDER。

表2 参数说明
参数名称	输入/输出	含义
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 Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）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 Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）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
repeat	输入	迭代次数。取值范围为[0, 255]。关于该参数的具体描述请参考通用参数说明。
mask[2]/ maskCount	输入	mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。连续模式：表示前面连续的多少个元素参与计算。数据类型为uint64。取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask∈[1, 128]；当操作数为32位时，mask∈[1, 64]。逐bit模式：可以按位控制哪些元素参与计算，bit位的值为1表示参与计算，0表示不参与。参数类型为长度为2的uint64_t类型数组。例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，表示仅第4个元素参与计算。参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask[0]、mask[1]∈[0, 2⁶⁴-1]并且不同时为0；当操作数为32位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 2⁶⁴-1]；当操作数为64位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 2³²-1]。
dstRepStride	输入	目的操作数相邻迭代间的地址步长。以一个repeat归约后的长度为单位。每个repeat(8个datablock)归约后，得到8个元素，所以输入类型为half类型时，RepStride单位为16Byte；输入类型为float类型时，RepStride单位为32Byte。注意，此参数值Atlas 训练系列产品不支持配置0。
srcBlkStride	输入	单次迭代内datablock的地址步长。详细说明请参考Block stride（同一迭代内不同datablock的地址步长）。
srcRepStride	输入	源操作数相邻迭代间的地址步长，即源操作数每次迭代跳过的datablock数目。详细说明请参考Repeat stride（相邻迭代间相同datablock的地址步长）。

返回值

无

支持的型号

Atlas 训练系列产品

Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）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

注意事项

为了节省地址空间，您可以定义一个Tensor，供源操作数与目的操作数同时使用（即地址重叠），需要注意计算后的目的操作数数据不能覆盖未参与计算的源操作数，需要谨慎使用。
对于Atlas 200/500 A2推理产品，若配置的mask[2]/maskCount参数后，存在某个datablock里的任何一个元素都不参与计算，则该datablock内所有元素的和会填充为0返回。比如float场景下，当mask配置为32，即只计算前4个datablock，则后四个datablock内的和会返回0。
操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

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样例模板中Compute函数的部分代码即可。

BlockReduceSum-tensor高维切分计算样例-mask连续模式

uint64_t mask = 256/sizeof(half);
int repeat = 1;
// repeat = 1, 128 elements one repeat, 128 elements total
// srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat
// dstRepStride = 1, srcRepStride = 8, no gap between repeats
BlockReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, repeat, mask, 1, 1, 8);

BlockReduceSum-tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX };
int repeat = 1;
// repeat = 1, 128 elements one repeat, 128 elements total
// srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat
// dstRepStride = 1, srcRepStride = 8, no gap between repeats
BlockReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, repeat, mask, 1, 1, 8);

结果示例如下：

输入数据(src_gm): 
[-7.289, 4.48, -5.898, -6.199, 1.422, -6.168, -3.178, -1.198, 
 7.789, 6.754, -5.191, -0.6797, 2.883, 2.08, 8.664, -8.539,
 ...,
 -7.625, 2.529, 7.855, -2.012, -6.52, -6.652, -8.422, -9.914,
 -4.355, 1.849, 5.406, 1.483, -6.074, -1.897, 8.625, 1.969]  
输出数据(dst_gm): 
[-10.27, ..., -23.77, 0, ..., 0]

父主题： 归约指令