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昇腾小AI

Gatherb

功能说明

给定一个输入的张量和一个地址偏移张量,Gatherb指令根据偏移地址将输入张量收集到结果张量中。

函数原型

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template <typename T>
__aicore__ inline void Gatherb(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& src0Local, const LocalTensor<uint32_t>& offsetLocal, const uint8_t repeatTimes, const GatherRepeatParams& repeatParams)

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,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:uint16_t/uint32_t

src0Local

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 A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:uint16_t/uint32_t

offsetLocal

输入

源操作数,类型为LocalTensor。

每个block在源操作数中对应的地址偏移,该偏移量是相对于srcLocal的基地址而言的,每个element值要大于等于0,单位为Bytes。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:uint32_t

repeatTimes

输入

重复迭代次数,每次迭代完成8个block的数据收集,数据范围:repeatTimes∈(0,255]。 数据类型uint8_t。

repeatParams

输入

指令迭代参数,类型为GatherRepeatParams,参数说明参考表2

表2 GatherRepeatParams结构体内参数说明

参数名称

输入/输出

含义

dstBlkStride

输出

单次迭代内,矢量目的操作数不同block间地址步长。

dstRepStride

输入

相邻迭代间,矢量目的操作数相同block地址步长。

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

注意事项

调用示例

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#include "kernel_operator.h"

class VgatherbCase {
public:
    __aicore__ inline VgatherbCase() {}

    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t *x, __gm__ uint8_t *y, __gm__ uint8_t *offset)
    {
        x_gm.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ uint16_t *>(x));
        y_gm.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ uint16_t *>(y));
        offset_gm.SetGlobalBuffer(reinterpret_cast<__gm__ uint32_t *>(offset));

        uint32_t len = 128;
        bufferLen = len;
        tpipe.InitBuffer(vecIn, 2, bufferLen * sizeof(uint16_t));
        tpipe.InitBuffer(vecOffset, 2, 16 * sizeof(uint32_t));
        tpipe.InitBuffer(vecOut, 2, bufferLen * sizeof(uint16_t));
    }

    __aicore__ inline void CopyIn(uint32_t index)
    {
        auto x_buf = vecIn.AllocTensor<uint16_t>();
        auto offset_buf = vecOffset.AllocTensor<uint32_t>();
        AscendC::DataCopy(x_buf, x_gm[index * bufferLen], bufferLen);
        AscendC::DataCopy(offset_buf, offset_gm[0], 16);
        vecIn.EnQue(x_buf);
        vecOffset.EnQue(offset_buf);
    }

    __aicore__ inline void CopyOut(uint32_t index)
    {
        auto y_buf = vecOut.DeQue<uint16_t>();
        AscendC::DataCopy(y_gm[index * bufferLen], y_buf, bufferLen);
        vecOut.FreeTensor(y_buf);
    }

    __aicore__ inline void Compute()
    {
        auto x_buf = vecIn.DeQue<uint16_t>();
        auto offset_buf = vecOffset.DeQue<uint32_t>();
        auto y_buf = vecOut.AllocTensor<uint16_t>();
        AscendC::GatherRepeatParams params{1, 8};
        uint8_t repeatTime = bufferLen * sizeof(uint16_t) / 256;
        AscendC::Gatherb<uint16_t>(y_buf, x_buf, offset_buf, repeatTime, params);
        vecIn.FreeTensor(x_buf);
        vecOffset.FreeTensor(offset_buf);
        vecOut.EnQue(y_buf);
    }

    __aicore__ inline void Process()
    {
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            CopyIn(i);
            Compute();
            CopyOut(i);
        }
    }

private:
    AscendC::GlobalTensor<uint16_t> x_gm;
    AscendC::GlobalTensor<uint16_t> y_gm;
    AscendC::GlobalTensor<uint32_t> offset_gm;

    AscendC::TPipe tpipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 2> vecIn;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 2> vecOffset;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 2> vecOut;

    uint32_t bufferLen = 0;
};

extern "C" __global__ __aicore__ void vgatherb_core(__gm__ uint8_t *x, __gm__ uint8_t *y, __gm__ uint8_t *offset)
{
    VgatherbCase op;
    op.Init(x, y, offset);
    op.Process();
}
结果示例:
输入数据(offsetLocal): [224 192 160 128 96 64 32 0]
输入数据(srcLocal): [0 1 2 3 4 5 6 7 ... 120 121 122 123 124 125 126 127]
输出数据(dstGlobal):[
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