BlockReduceMax

函数功能

对每个datablock内所有元素求最大值。归约指令的总体介绍请参考归约指令。

函数原型

mask逐bit模式

        
             template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void BlockReduceMax(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 BlockReduceMax(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。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]；当操作数为64位时，mask∈[1, 32]。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dataBlockStride（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，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内所有元素的最大值会填充为-inf返回。比如float场景下，当maskCount配置为32，即只计算前4个datablock，则后四个datablock内的最大值会返回-inf。half场景下会返回-65504。
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。

BlockReduceMax-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
AscendC::BlockReduceMax<half>(dstLocal, srcLocal, repeat, mask, 1, 1, 8);

BlockReduceMax-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
AscendC::BlockReduceMax<half>(dstLocal, srcLocal, repeat, mask, 1, 1, 8);

结果示例如下：

输入数据(src_gm): 
[-8.781, 4.688, -0.09607, -5.445, 4.957, -4.832, 9.555, 8.391, 
 6.273, -2.412, 7.969, 3.9, -0.4238, 2.988, -6.855, -1.335, 
 ...
 9.68, -6.672, -6.488, -7.398, 8.562, 3.508, 3.135, -5.512, 
 -7.883, -8.594, -5.895, -8.938, -7.676, -7.867, -9.188, -5.715]  

输出数据(dst_gm): 
[9.555, ..., 9.68, 0, ... 0]

样例模板

      
       
         
         
           #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);
        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()
    {
        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>();
        half zero(0);
        AscendC::Duplicate(dstLocal, zero, dstDataSize);
        //指令执行部分（替换成上述代码）
        outQueueDst.EnQue<half>(dstLocal);
        inQueueSrc.FreeTensor(srcLocal);
    }
    __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> outQueueDst;
    AscendC::GlobalTensor<half> srcGlobal, dstGlobal;
    int srcDataSize = 128;
    int dstDataSize = 64;
};
extern "C" __global__ __aicore__ void reduce_simple_kernel(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm)
{
    KernelReduce op;
    op.Init(src, dstGm);
    op.Process();
}

          

        

      
     

父主题： 归约指令