Scatter

功能说明

给定一个连续的输入张量和一个目的地址偏移张量，Scatter指令根据偏移地址生成新的结果张量后将输入张量分散到结果张量中。

将源操作数src中的element按照指定的位置（由dst_offset和base_addr共同作用）分散到目的操作数dst中。

函数原型

tensor前n个数据计算
 template <typename T>

__aicore__ inline void Scatter(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint32_t>& dstOffsetLocal, const uint32_t dstBaseAddr, const uint32_t count);
tensor高维切分计算
- mask逐bit模式
   template <typename T>
  
  __aicore__ inline void Scatter(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint32_t>& dstOffsetLocal, const uint32_t dstBaseAddr, const uint64_t mask[2], const uint8_t repeatTimes, const uint16_t srcRepStride);
- mask连续模式
   template <typename T>
  
  __aicore__ inline void Scatter(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint32_t>& dstOffsetLocal, const uint32_t dstBaseAddr, const uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const uint16_t srcRepStride);

参数说明

表1 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。支持数据类型(uint16_t/uint32_t/float/half), 地址需要32bytes对齐。
srcLocal	输入	源操作数，类型为LocalTensor。数据类型和dstLocal保持一致。
dstOffsetLocal	输入	每个元素在dst中对应的地址偏移，地址偏移要大于等于0。该偏移量是相对于dst的基地址而言，支持数据类型(uint32_t)。每个数值的单位为Bytes。
dstBaseAddr	输入	dstLocal的起始偏移地址，单位是字节。
count	输入	执行处理的数据个数，不得超过srcLocal和dstOffsetLocal的元素个数。
mask	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]；当dst/src为32位时，mask[1]为0，mask[0]∈[0, 2⁶⁴-1]。
repeatTimes	输入	指令迭代次数，每次迭代完成8个datablock的数据收集，数据范围：repeatTimes∈[0,255]。
srcRepStride	输入	相邻迭代间的地址步长，单位是datablock。

支持的型号

Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）AI Core

约束说明

操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

调用示例

#include "kernel_operator.h"

namespace AscendC {
template <typename T>
class ScatterTest {
public:
    __aicore__ inline ScatterTest() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* dstGm, __gm__ uint8_t* srcGm,
        __gm__ uint8_t* dstOffsetGm, const uint32_t count)
    {
        m_elementCount = count;
        m_dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T*)dstGm);
        m_srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T*)srcGm);
        m_dstOffsetGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ uint32_t*)dstOffsetGm);
        m_pipe.InitBuffer(m_queIn, 2, m_elementCount * sizeof(uint32_t));
        m_pipe.InitBuffer(m_queOut, 1, m_elementCount * sizeof(uint32_t));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        LocalTensor<T> srcLocal = m_queIn.AllocTensor<T>();
        DataCopy(srcLocal, m_srcGlobal, m_elementCount);
        m_queIn.EnQue(srcLocal);
        LocalTensor<uint32_t> dstOffsetLocal = m_queIn.AllocTensor<uint32_t>();
        DataCopy(dstOffsetLocal, m_dstOffsetGlobal, m_elementCount);
        m_queIn.EnQue(dstOffsetLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        LocalTensor<T> srcLocal = m_queIn.DeQue<T>();
        LocalTensor<uint32_t> dstOffsetLocal = m_queIn.DeQue<uint32_t>();
        LocalTensor<T> dstLocal = m_queOut.AllocTensor<T>();
        dstLocal.SetSize(m_elementCount);
        Scatter(dstLocal, srcLocal, dstOffsetLocal, (uint32_t)0, m_elementCount);
        m_queIn.FreeTensor(srcLocal);
        m_queIn.FreeTensor(dstOffsetLocal);
        m_queOut.EnQue(dstLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        LocalTensor<T> dstLocal = m_queOut.DeQue<T>();
        DataCopy(m_dstGlobal, dstLocal, m_elementCount);
        m_queOut.FreeTensor(dstLocal);
    }
private:
    TPipe m_pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, 1> m_queCalc;
    GlobalTensor<T> m_valueGlobal;
    uint32_t m_concatRepeatTimes;
    uint32_t m_sortRepeatTimes;
    uint32_t m_extractRepeatTimes;
    uint32_t m_elementCount;
    GlobalTensor<uint32_t> m_dstOffsetGlobal;
    GlobalTensor<T> m_srcGlobal;
    GlobalTensor<T> m_dstGlobal;
    TQue<QuePosition::VECIN, 2> m_queIn;
    TQue<QuePosition::VECOUT, 1> m_queOut;
}; // class ScatterTest
} // namespace AscendC
using namespace AscendC;
#define KERNEL_SCATTER(T, count)                                                                    \
    extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_scatter_##T##_##count(GM_ADDR dstGm, GM_ADDR srcGm,\
        GM_ADDR dstOffsetGm)                                                                        \
    {                                                                                               \
        AscendC::ScatterTest<T> op;                                                                 \
        op.Init(dstGm, srcGm, dstOffsetGm, count);                                                  \
        op.Process();                                                                               \
    }

结果示例：

输入数据dstOffsetLocal:
[254 252 250 ... 4 2 0]
输入数据srcLocal（128个half类型数据）: 
[0 1 2 ... 125 126 127]
输出数据dstGlobal:
[127 126 125 ... 2 1 0]

父主题： 矢量计算