BlockReduceSum
函数功能
对每个datablock内所有元素求和。源操作数相加采用二叉树方式，两两相加。归约指令的总体介绍请参考归约指令。
以128个half类型的数据求和为例，每个datablock可以计算16个half类型数据，分成8个datablock进行计算；每个datablock内，通过二叉树的方式，两两相加，BlockReduceSum求和示意图如下。
需要注意的是两两相加的计算过程中，计算结果大于65504时结果保存为65504。例如，源操作数为[60000,60000,-30000,100]，首先60000+60000溢出，结果为65504，然后计算-30000+100=-29900，最后计算65504-29900=35604，计算示意图如下图所示。
函数原型
- mask逐bit模式
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template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void BlockReduceSum (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
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template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void BlockReduceSum (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
参数名 |
描述 |
|---|---|
T |
操作数数据类型。 |
isSetMask |
是否在接口内部设置mask。
|
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]。 |
mask[2]/ maskCount |
输入 |
|
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，若配置的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内所有元素的和会填充为0返回。比如float场景下，当mask配置为32，即只计算前4个datablock，则后四个datablock内的和会返回0。
- 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。
- BlockReduceSum-tensor高维切分计算样例-mask连续模式
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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::BlockReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, repeat, mask, 1, 1, 8);
- BlockReduceSum-tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式
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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::BlockReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, repeat, mask, 1, 1, 8);
结果示例如下：输入数据(src_gm): [-7.289, 4.48, -5.898, -6.199, 1.422, -6.168, -3.178, -1.198, 7.789, 6.754, -5.191, -0.6797, 2.883, 2.08, 8.664, -8.539, ..., -7.625, 2.529, 7.855, -2.012, -6.52, -6.652, -8.422, -9.914, -4.355, 1.849, 5.406, 1.483, -6.074, -1.897, 8.625, 1.969] 输出数据(dst_gm): [-10.27, ..., -23.77, 0, ..., 0]
- BlockReduceSum-tensor高维切分计算样例-mask连续模式
