ProposalConcat
函数功能
将连续元素合入Region Proposal内对应位置，每次迭代会将16个连续元素合入到16个Region Proposals的对应位置里。
Region Proposal 说明：
目前仅支持两种数据类型：half, float
[x1, y1, x2, y2, score, label, reserved_0, reserved_1]
对于数据类型half，每一个Region Proposal占16Bytes，Byte[15:12]是无效数据，Byte[11:0]包含6个half类型的元素，其中Byte[11:10]定义为label，Byte[9:8]定义为score，Byte[7:6]定义为y2，Byte[5:4]定义为x2，Byte[3:2]定义为y1，Byte[1:0]定义为x1。
如下图所示，总共包含16个Region Proposals。
对于数据类型float，每一个Region Proposal占32Bytes，Byte[31:24]是无效数据，Byte[23:0]包含6个float类型的元素，其中Byte[23:20]定义为label，Byte[19:16]定义为score，Byte[15:12]定义为y2，Byte[11:8]定义为x2，Byte[7:4]定义为y1，Byte[3:0]定义为x1。
如下图所示，总共包含16个Region Proposals。
函数原型
template <typename T> __aicore__ inline void ProposalConcat(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const int32_t repeatTimes, const int32_t modeNumber)
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AI Core，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。 源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float |
repeatTimes |
输入 |
重复迭代次数，int32_t类型，每次迭代完成16个元素合入到16个Region Proposals里，下次迭代跳至相邻的下一组16个Region Proposals和下一组16个元素。取值范围：repeatTimes∈[0,255]。 |
modeNumber |
输入 |
合入位置参数，取值范围：mode_number∈[0, 5]，int32_t类型，仅限于以下配置：
|
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
约束说明
- 用户需保证 dstLocal中存储的 proposal 数目大于等于实际所需数目，否则会存在 tensor 越界错误。
- 用户需保证 srcLocal中存储的 element 大于等于实际所需数目，否则会存在 tensor 越界错误。
- 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。
调用示例
- 接口使用样例
// repeatTimes = 2, modeNumber = 4, 把32个数合入到32个Region Proposal中的score域中 ProposalConcat(dstLocal, srcLocal, 2, 4);
- 完整样例
#include "kernel_operator.h" namespace AscendC { class KernelVecProposal { public: __aicore__ inline KernelVecProposal() {} __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm) { srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src); dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)dstGm); pipe.InitBuffer(inQueueSrc, 1, srcDataSize * sizeof(half)); pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, dstDataSize * sizeof(half)); } __aicore__ inline void Process() { CopyIn(); Compute(); CopyOut(); } private: __aicore__ inline void CopyIn() { LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.AllocTensor<half>(); DataCopy(srcLocal, srcGlobal, srcDataSize); inQueueSrc.EnQue(srcLocal); } __aicore__ inline void Compute() { LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.DeQue<half>(); LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<half>(); ProposalConcat(dstLocal, srcLocal, repeat, mode); // 此处仅演示Concat指令用法，需要注意，dstLocal中非score处的数据可能是随机值 outQueueDst.EnQue<half>(dstLocal); inQueueSrc.FreeTensor(srcLocal); } __aicore__ inline void CopyOut() { LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.DeQue<half>(); DataCopy(dstGlobal, dstLocal, dstDataSize); outQueueDst.FreeTensor(dstLocal); } private: TPipe pipe; TQue<QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc; TQue<QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst; GlobalTensor<half> srcGlobal, dstGlobal; int srcDataSize = 32; int dstDataSize = 256; int repeat = srcDataSize / 16; int mode = 4; }; } // namespace AscendC extern "C" __global__ __aicore__ void vec_proposal_kernel(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm) { AscendC::KernelVecProposal op; op.Init(src, dstGm); op.Process(); } 示例结果 输入数据(src_gm): [ 33.3 67.56 68.5 -11.914 25.19 -72.8 11.79 -49.47 49.44 84.4 -14.36 45.97 52.47 -5.387 -13.12 -88.9 54. -51.62 -20.67 59.56 35.72 -6.12 -39.4 -11.46 -7.066 30.23 -11.18 -35.84 -40.88 60.9 -73.3 38.47 ] 输出数据(dst_gm): [ 0. 0. 0. 0. 33.3 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 67.56 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 68.5 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -11.914 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 25.19 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -72.8 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 11.79 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -49.47 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 49.44 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 84.4 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -14.36 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 45.97 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 52.47 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -5.387 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -13.12 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -88.9 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 54. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -51.62 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -20.67 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 59.56 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 35.72 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -6.12 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -39.4 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -11.46 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -7.066 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 30.23 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -11.18 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -35.84 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -40.88 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 60.9 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. -73.3 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 38.47 0. 0. 0. ]
