文档
注册

SetAtomicType

功能说明

通过设置模板参数来设定原子操作不同的数据类型。

函数原型

template <typename T> __aicore__ inline void SetAtomicType()

参数说明

表1 接口参数说明

参数名

输入/输出

描述

T

输入

设定不同的数据类型。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持float/half/int16_t/int32_t/int8_t/bfloat16_t

Atlas推理系列产品(Ascend 310P处理器)AI Core,支持float/half/int16_t

返回值

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品(Ascend 310P处理器)AI Core

约束说明

需要和SetAtomicAddSetAtomicMaxSetAtomicMin配合使用。

使用完后,建议清空原子操作的状态(详见SetAtomicNone),以免影响后续相关指令功能。

调用示例

本演示示例使用DataCopy从VECOUT搬出到外部dstGlobal时进行原子最小,并调用SetAtomicType修改原子最小的数据类型。
using namespace AscendC;
SET_G_CORE_TYPE_IS_AIV
static const int data_size = 256;

namespace TEST_CASE {
template <typename T>
class KernelDataCopyAtomicMin {
public:
    __aicore__ inline KernelDataCopyAtomicMin()
    {}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR src0_gm, GM_ADDR src1_gm, GM_ADDR dst_gm)
    {
        src0Global.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)src0_gm);
        src1Global.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)src1_gm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)dst_gm);

        pipe.InitBuffer(queueSrc, 2, data_size * sizeof(T));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        LocalTensor<T> src0local = queueSrc.AllocTensor<T>();
        LocalTensor<T> src1local = queueSrc.AllocTensor<T>();
        DataCopy(src0local, src0Global, data_size);
        queueSrc.EnQue(src0local);
        DataCopy(src1local, src1Global, data_size);
        queueSrc.EnQue(src1local);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        LocalTensor<T> src0local = queueSrc.DeQue<T>();
        LocalTensor<T> src1local = queueSrc.DeQue<T>();
        Abs(src0local, src0local, data_size);
        Abs(src1local, src1local, data_size);
        queueSrc.EnQue(src0local);
        queueSrc.EnQue(src1local);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        LocalTensor<T> dst0Local = queueSrc.DeQue<T>();
        LocalTensor<T> dst1Local = queueSrc.DeQue<T>();
        DataCopy(dstGlobal, dst1Local, data_size);
        SetAtomicMin<int8_t>(); // 此处设置的类型可随意,此例中以int8_t为例
        SetAtomicType<T>(); // 此处设置真实的数据类型
        DataCopy(dstGlobal, dst0Local, data_size);
        queueSrc.FreeTensor(dst0Local);
        DataCopy(dstGlobal, dst1Local, data_size);
        queueSrc.FreeTensor(dst1Local);
        SetAtomicNone();
    }

private:
    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, 2> queueSrc;
    GlobalTensor<T> src0Global, src1Global, dstGlobal;
};
}  // namespace TEST_CASE

每个核的输入数据为: 
Src0: [1,1,1,1,1,...,1] // 256个1
Src1: [2,2,2,2,2,...,2] // 256个2
最终输出数据: [1,1,1,1,1,...,1] // 256个1
搜索结果
找到“0”个结果

当前产品无相关内容

未找到相关内容,请尝试其他搜索词