ReduceMin
函数功能
在所有的输入数据中找出最小值及最小值对应的索引位置。归约指令的总体介绍请参考归约指令。ReduceMin计算原理参考ReduceMax。
函数原型
- tensor前n个数据计算
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template <typename T> __aicore__ inline void ReduceMin(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<T>& workLocal, const int32_t count, bool calIndex = 0)
- tensor高维切分计算
- mask逐bit模式
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template <typename T> __aicore__ inline void ReduceMin(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<T>& workLocal, const uint64_t mask[2], const int32_t repeatTimes, const int32_t srcRepStride, bool calIndex = 0)
- mask连续模式
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template <typename T> __aicore__ inline void ReduceMin(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<T>& workLocal, const int32_t mask, const int32_t repeatTimes, const int32_t srcRepStride, bool calIndex = 0)
- mask逐bit模式
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 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。 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 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 |
workLocal |
输入 |
API执行期间，需要一块空间用于存储中间结果，空间大小需要满足最小所需空间的要求，具体计算方法可参考函数功能中的介绍。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 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 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 |
count |
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，最大处理的数据量不能超过UB大小限制。 |
calIndex |
输入 |
指定是否获取最小值的索引，bool类型，默认值为false，取值：
|
mask |
输入 |
|
repeatTimes |
输入 |
|
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repeatStride（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，开发者可以定义一个Tensor，供srcLocal、dstLocal、workLocal同时使用（即地址重叠），地址重叠的约束条件如下：
- 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，这种情况不支持地址重叠。
- srcLocal或者dstLocal与workLocal地址重叠时，workLocal必须满足最小所需空间要求，否则不支持地址重叠。
- 各操作数地址如重叠则要求100%完全重叠，不支持部分重叠。
- dstLocal结果存储顺序为最小值，最小值索引，若不需要索引，只会存储最小值。返回结果中索引index数据是按照dstLocal的数据类型进行存储的，比如dstLocal使用half类型时，index按照half类型进行存储，如果按照half格式进行读取，index的值是不对的，因此index的读取需要使用reinterpret_cast方法转换到整数类型。若输入数据类型是half，需要使用reinterpret_cast<uint16_t>，若输入是float，需要使用reinterpret_cast<uint32_t>。比如tensor高维切分计算接口完整调用示例:中，计算结果为[0.01034, 2.104e-05], 2.104e-05需要使用reinterpret_cast方法转换得到索引值353。转换示例如下：
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float minIndex = dst.GetValue(1); uint32_t realIndex = *reinterpret_cast<uint32_t>(&minIndex);
- 返回最小值索引时，如果存在多个最小值，返回第一个最小值的索引。
- 当输入类型是half的时候，只支持获取最大不超过65535（uint16_t能表示的最大值）的索引值。
调用示例
- tensor高维切分计算样例-mask连续模式
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// dstLocal,srcLocal和workLocal均为half类型,srcLocal的计算数据量为8320,并且连续排布，需要索引值，使用tensor高维切分计算接口，设定repeatTimes为65，mask为全部元素参与计算 uint64_t mask = 128; AscendC::ReduceMin<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, mask, 65, 8, true);
- tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式
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// dstLocal,srcLocal和workLocal均为half类型,srcLocal的计算数据量为8320,并且连续排布，需要索引值，使用tensor高维切分计算接口，设定repeatTimes为65,mask为全部元素参与计算 uint64_t mask[2] = { 0xFFFFFFFFFFFFFFFF, 0xFFFFFFFFFFFFFFFF }; AscendC::ReduceMin<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, mask, 65, 8, true);
- tensor前n个数据计算样例
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// dstLocal,srcLocal和workLocal均为half类型,srcLocal的计算数据量为8320,并且连续排布，需要索引值，使用tensor前n个数据计算接口 AscendC::ReduceMin<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, 8320, true);
- tensor高维切分计算接口完整调用示例:
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#include "kernel_operator.h" class KernelReduce { public: __aicore__ inline KernelReduce() {} __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm) { srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src); dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)dstGm); repeat = srcDataSize / mask; pipe.InitBuffer(inQueueSrc, 1, srcDataSize * sizeof(half)); pipe.InitBuffer(workQueue, 1, 32 * sizeof(half)); // 此处按照公式计算所需的最小work空间为32，也就是64Bytes pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, dstDataSize * sizeof(half)); } __aicore__ inline void Process() { CopyIn(); Compute(); CopyOut(); } private: __aicore__ inline void CopyIn() { AscendC::LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.AllocTensor<half>(); AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal, srcDataSize); inQueueSrc.EnQue(srcLocal); } __aicore__ inline void Compute() { AscendC::LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.DeQue<half>(); AscendC::LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<half>(); AscendC::LocalTensor<half> workLocal = workQueue.AllocTensor<half>(); AscendC::ReduceMin<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, mask, repeat, repStride, true); outQueueDst.EnQue<half>(dstLocal); inQueueSrc.FreeTensor(srcLocal); workQueue.FreeTensor(workLocal); } __aicore__ inline void CopyOut() { AscendC::LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.DeQue<half>(); AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, srcDataSize); outQueueDst.FreeTensor(dstLocal); } private: AscendC::TPipe pipe; AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc; AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> workQueue; AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst; AscendC::GlobalTensor<half> srcGlobal, dstGlobal; int srcDataSize = 512; int dstDataSize = 512; int mask = 128; int repStride = 8; int repeat = 0; }; extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_ReduceMin_lv0_half_512(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm) { KernelReduce op; op.Init(src, dstGm); op.Process(); }
示例结果如下：
输入数据(src_gm): [0.769 0.8584 0.1082 0.2715 0.1759 0.7646 0.6406 0.2944 0.4255 0.927 0.8022 0.04507 0.9688 0.919 0.3008 0.7144 0.3206 0.6753 0.8276 0.3374 0.4636 0.3591 0.112 0.93 0.822 0.7314 0.01165 0.31 0.5586 0.2808 0.3997 0.04544 0.0931 0.8438 0.612 0.03052 0.3652 0.1153 0.06213 0.12103 0.4421 0.8003 0.1583 0.845 0.125 0.6934 0.4592 0.871 0.573 0.4133 0.885 0.6875 0.2854 0.7007 0.1294 0.2092 0.3794 0.7534 0.5923 0.03888 0.2412 0.8584 0.6704 0.429 0.77 0.427 0.6323 0.524 0.0519 0.514 0.2408 0.09357 0.1702 0.3694 0.665 0.2651 0.9507 0.661 0.459 0.1317 0.7334 0.289 0.0325 0.1187 0.6626 0.2769 0.3083 0.923 0.826 0.7275 0.976 0.4854 0.724 0.7783 0.8022 0.677 0.2401 0.377 0.839 0.2297 0.54 0.743 0.511 0.1346 0.7183 0.4775 0.3442 0.561 0.2935 0.04065 0.1001 0.753 0.6816 0.8955 0.07324 0.5947 0.508 0.2229 0.468 0.3135 0.0898 0.5625 0.7407 0.803 0.1071 0.6724 0.797 0.8296 0.807 0.8604 0.7437 0.967 0.4307 0.3833 0.03394 0.02478 0.9385 0.3105 0.43 0.0706 0.4363 0.05832 0.0812 0.2418 0.03967 0.557 0.2705 0.963 0.8125 0.342 0.8853 0.3047 0.7197 0.7173 0.02887 0.7695 0.4304 0.691 0.4285 0.9917 0.3994 0.19 0.3984 0.1888 0.83 0.0644 0.9766 0.857 0.09784 0.831 0.224 0.8228 0.8975 0.1775 0.725 0.882 0.7188 0.3257 0.05347 0.1026 0.05902 0.9697 0.445 0.728 0.626 0.3577 0.711 0.2343 0.3865 0.03888 0.3318 0.855 0.891 0.3647 0.9297 0.5083 0.7163 0.5737 0.2155 0.804 0.2118 0.525 0.1116 0.558 0.05203 0.6343 0.5796 0.5605 0.449 0.4475 0.3713 0.3708 0.11017 0.2048 0.087 0.265 0.937 0.933 0.4683 0.5884 0.4312 0.9326 0.839 0.592 0.566 0.4229 0.05493 0.4578 0.353 0.2915 0.8345 0.888 0.8394 0.8774 0.3582 0.2913 0.798 0.87 0.3372 0.6914 0.9185 0.4368 0.3276 0.8125 0.782 0.885 0.6543 0.1626 0.0965 0.8247 0.03952 0.459 0.5596 0.694 0.59 0.02153 0.3762 0.2428 0.9727 0.3672 0.732 0.2676 0.2102 0.128 0.5957 0.988 0.583 0.9097 0.144 0.3845 0.2151 0.327 0.2925 0.974 0.771 0.9224 0.147 0.6206 0.1774 0.1415 0.7637 0.573 0.9736 0.183 0.837 0.0753 0.098 0.8184 0.08527 0.889 0.528 0.2207 0.1852 0.5903 0.594 0.04865 0.5806 0.6006 0.2048 0.4934 0.1302 0.7217 0.949 0.04105 0.6875 0.3975 0.845 0.6045 0.4077 0.01927 0.1505 0.4407 0.8457 0.9614 0.4504 0.7134 0.07837 0.3557 0.521 0.545 0.02188 0.581 0.3215 0.4458 0.853 0.4656 0.928 0.2927 0.3467 0.3516 0.1686 0.88 0.1509 0.2993 0.4006 0.611 0.1251 0.0887 0.896 0.2651 0.5596 0.0359 0.6895 0.3494 0.871 0.673 0.1486 0.7812 0.0925 0.434 0.09985 0.02402 0.2932 0.01034 0.744 0.6357 0.658 0.1487 0.3416 0.1171 0.3088 0.557 0.837 0.10944 0.7036 0.9097 0.3706 0.73 0.2844 0.78 0.5117 0.5537 0.776 0.6553 0.128 0.3184 0.8022 0.686 0.1785 0.2212 0.74 0.8955 0.4773 0.6084 0.7827 0.239 0.4849 0.1816 0.2854 0.166 0.012505 0.4421 0.2179 0.06094 0.2124 0.409 0.641 0.1841 0.776 0.4685 0.2334 0.4094 0.3447 0.6836 0.434 0.10516 0.514 0.8345 0.371 0.8555 0.5396 0.844 0.7554 0.171 0.749 0.7344 0.05936 0.4482 0.9873 0.3137 0.7627 0.871 0.5503 0.956 0.2607 0.0904 0.535 0.3079 0.762 0.793 0.545 0.889 0.8936 0.6094 0.6533 0.5737 0.945 0.4434 0.2686 0.05872 0.0776 0.0915 0.5386 0.6777 0.3164 0.8955 0.3398 0.3801 0.3784 0.3904 0.4849 0.816 0.962 0.335 0.705 0.1871 0.3643 0.7163 0.6484 0.4526 0.8096 0.2408 0.608 0.0215 0.7246 0.412 0.609 0.03342 0.653 0.0424 0.672 0.627 0.3025 0.9424 0.3784 0.1012 0.4192 0.7695 0.7383 0.9395 0.06494 0.3027 0.11523 0.6035 0.1727 0.4048 0.932 0.4053 0.3528 0.8193 0.0355 0.01953 0.574 0.509 0.1443 0.0848 0.568 0.8716 0.968 0.613 0.535 0.0389 0.84 0.0655 0.127 0.06104 0.526 0.504 0.4175 0.8027 0.482 0.304 ] 输出数据(dst_gm): [0.01034, 2.104e-05], 2.104e-05需要使用reinterpret_cast方法转换得到索引值353
- tensor前n个数据计算接口完整调用示例:
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#include "kernel_operator.h" class KernelReduce { public: __aicore__ inline KernelReduce() {} __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm) { srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src); dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)dstGm); repeat = srcDataSize / mask; pipe.InitBuffer(inQueueSrc, 1, srcDataSize * sizeof(half)); pipe.InitBuffer(workQueue, 1, 32 * sizeof(half)); // 此处按照公式计算所需的最小work空间为32,也就是64Bytes pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, dstDataSize * sizeof(half)); } __aicore__ inline void Process() { CopyIn(); Compute(); CopyOut(); } private: __aicore__ inline void CopyIn() { AscendC::LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.AllocTensor<half>(); AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal, srcDataSize); inQueueSrc.EnQue(srcLocal); } __aicore__ inline void Compute() { AscendC::LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.DeQue<half>(); AscendC::LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<half>(); AscendC::LocalTensor<half> workLocal = workQueue.AllocTensor<half>(); // level2 AscendC::ReduceMin<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, srcDataSize, true); outQueueDst.EnQue<half>(dstLocal); inQueueSrc.FreeTensor(srcLocal); workQueue.FreeTensor(workLocal); } __aicore__ inline void CopyOut() { AscendC::LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.DeQue<half>(); AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, dstDataSize); outQueueDst.FreeTensor(dstLocal); } private: AscendC::TPipe pipe; AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc; AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> workQueue; AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst; AscendC::GlobalTensor<half> srcGlobal, dstGlobal; int srcDataSize = 288; int dstDataSize = 16; int mask = 128; int repStride = 8; int repeat = 0; }; extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_ReduceMin_lv2_half_288(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm) { KernelReduce op; op.Init(src, dstGm); op.Process(); }
示例结果如下：
示例结果 输入数据(src_gm): [0.556 0.5225 0.3623 0.214 0.556 0.0643 0.769 0.594 0.261 0.3652 0.911 0.924 0.386 0.3696 0.2296 0.5957 0.1709 0.79 0.8516 0.341 0.705 0.728 0.8135 0.7534 0.5874 0.771 0.05835 0.7456 0.1049 0.3105 0.1729 0.9253 0.8003 0.918 0.5005 0.7744 0.688 0.6807 0.1456 0.4136 0.1055 0.12054 0.275 0.3848 0.08405 0.3843 0.3218 0.6904 0.878 0.3706 0.3586 0.3518 0.429 0.7275 0.6123 0.8096 0.563 0.54 0.8857 0.8594 0.4143 0.525 0.2744 0.1376 0.382 0.6406 0.1534 0.134 0.2993 0.365 0.8843 0.2986 0.00393 0.6577 0.313 0.8164 0.8706 0.7686 0.873 0.3286 0.03787 0.8145 0.4656 0.66 0.1362 0.1075 0.1376 0.9097 0.9214 0.833 0.3657 0.8438 0.006973 0.2408 0.801 0.1862 0.864 0.8745 0.1805 0.4324 0.8647 0.844 0.8936 0.8496 0.311 0.0334 0.3967 0.579 0.43 0.2332 0.5366 0.3557 0.3542 0.945 0.9336 0.252 0.4375 0.9727 0.859 0.6294 0.6787 0.8887 0.1884 0.524 0.787 0.04755 0.3984 0.0508 0.4065 0.716 0.3184 0.21 0.10645 0.7544 0.2827 0.7856 0.4878 0.5903 0.12146 0.6426 0.8438 0.063 0.7617 0.6396 0.1995 0.6475 0.1464 0.7617 0.514 0.3506 0.2708 0.8643 0.1204 0.04337 0.21 0.528 0.0644 0.2133 0.0643 0.0125 0.602 0.654 0.866 0.225 0.9473 0.408 0.4597 0.2793 0.11145 0.293 0.04156 0.7705 0.3555 0.3977 0.7485 0.76 0.9824 0.2832 0.1239 0.4915 0.878 0.5986 0.7217 0.832 0.6206 0.6455 0.0639 0.772 0.01854 0.7437 0.1962 0.485 0.5483 0.414 0.9253 0.2452 0.2942 0.9478 0.879 0.586 0.659 0.635 0.7197 0.933 0.08905 0.02892 0.74 0.499 0.02054 0.2241 0.5137 0.8325 0.185 0.6196 0.949 0.935 0.5605 0.04108 0.3672 0.5566 0.3958 0.4565 0.8135 0.3015 0.46 0.1196 0.5044 0.54 0.05203 0.687 0.8525 0.501 0.3464 0.307 0.804 0.0926 0.202 0.999 0.955 0.581 0.06216 0.271 0.9365 0.854 0.4202 0.269 0.985 0.04547 1. 0.1208 0.5225 0.00935 0.4128 0.644 0.3826 0.6963 0.2942 0.007626 0.7144 0.609 0.3206 0.694 0.393 0.6265 0.6904 0.2487 0.9478 0.798 0.891 0.8867 0.9414 0.395 0.11285 0.515 0.919 0.013855 0.749 0.5527 0.465 0.451 0.1458 0.59 0.893 0.0146 0.062 0.06604 0.934 0.2242 ] 输出数据(dst_gm): [0.00393, 4.3e-06], 4.3e-06需要使用reinterpret_cast方法转换得到索引值72
父主题： 归约指令
