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昇腾小AI

通用参数说明

  • 本章节对矢量计算基础API中的tensor高维切分计算接口做解释说明。如果您不需要使用此类接口,可略过该章节。
  • 下文中的repeatTimes、dataBlockStriderepeatStridemask为通用描述,其命名不一定与具体指令中的参数命名完全对应。

    比如,单次迭代内不同datablock间地址步长dataBlockStride参数,在单目指令中,对应为dstBlkStride、srcBlkStride参数;在双目指令中,对应为dstBlkStride、src0BlkStride、src1BlkStride参数。

    您可以在具体接口的参数说明中,找到参数含义的描述。

使用tensor高维切分计算API可充分发挥硬件优势支持开发者控制指令的迭代执行和操作数的地址间隔,功能更加灵活。

矢量计算通过Vector计算单元完成,矢量计算的源操作数和目的操作数均通过Unified Buffer(UB)来进行存储。Vector计算单元每个迭代会从UB中取出8datablock(每个datablock数据块内部地址连续,长度32Byte),进行计算,并写入对应的8个datablock中。下图为单次迭代内的8个datablock进行Exp计算的示意图。

图1 单次迭代内的8个datablock进行Exp计算示意图
  • 矢量计算API支持开发者通过repeatTimes来配置迭代次数,从而控制指令的多次迭代执行。假设repeatTimes设置为2,矢量计算单元会进行2个迭代的计算,可计算出2 * 8(每个迭代8个datablock) * 32Byte(每个datablock32Byte) = 512Byte的结果。如果数据类型为half,则计算了256个元素。下图展示了2次迭代Exp计算的示意图。repeatTimes不能超过255
    图2 2次迭代Exp计算
  • 针对同一个迭代中的数据,可以通过mask参数进行掩码操作来控制实际参与计算的个数。下图为进行Abs计算时通过mask逐比特模式按位控制哪些元素参与计算的示意图,1表示参与计算,0表示不参与计算。
    图3 通过mask参数进行掩码操作示意图
  • 矢量计算单元还支持带间隔的向量计算,通过dataBlockStride(单次迭代内不同datablock间地址步长)repeatStride(相邻迭代间相同datablock的地址步长)来进行配置。
    • dataBlockStride
      如果需要控制单次迭代内,数据处理的步长,可以通过设置同一迭代内不同datablock的地址步长dataBlockStride来实现。下图给出了单次迭代内非连续场景的示意图,示例中源操作数的dataBlockStride配置为2,表示单次迭代内不同datablock间地址步长(起始地址之间的间隔)为2个datablock。
      图4 单次迭代内非连续场景的示意图
    • repeatStride

      repeatTimes大于1,需要多次迭代完成矢量计算时,您可以根据不同的使用场景合理设置相邻迭代间相同datablock的地址步长repeatStride的值。

      下图给出了多次迭代间非连续场景的示意图,示例中源操作数和目的操作数的repeatStride均配置为9,表示相邻迭代间相同datablock起始地址之间的间隔为9个datablock。相同datablock是指datablock在迭代内的位置相同,比如下图中的src1和src9处于相邻迭代,在迭代内都是第一个datablock的位置,其间隔即为repeatStride的数值

      图5 多次迭代间非连续场景的示意图

下文中给出了dataBlockStriderepeatStridemask的详细配置说明和示例。

dataBlockStride(同一迭代内不同datablock的地址步长)

  • 连续计算,dataBlockStride设置为1,对同一迭代内的8个datablock数据连续进行处理。
  • 非连续计算,dataBlockStride值大于1(如取2),同一迭代内不同datablock之间在读取数据时出现一个datablock的间隔,如下图所示。
    图6 dataBlockStride不同取值举例

repeatStride(相邻迭代间相同datablock的地址步长)

  • 连续计算场景:假设定义一个Tensor供目的操作数和源操作数同时使用(即地址重叠),repeatStride取值为8。此时,矢量计算单元第一次迭代读取连续8个datablock,第二轮迭代读取下一个连续的8个datablock,通过多次迭代即可完成所有输入数据的计算。

  • 非连续计算场景:repeatStride取值大于8(如取10)时,则相邻迭代间矢量计算单元读取的数据在地址上不连续,出现2个datablock的间隔。

  • 反复计算场景:repeatStride取值为0时,矢量计算单元会对首个连续的8个datablock进行反复读取和计算。

  • 部分重复计算:repeatStride取值大于0且小于8时,相邻迭代间部分数据会被矢量计算单元重复读取和计算,此种情形一般场景不涉及。

mask参数

mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。可通过连续模式和逐比特模式两种方式进行设置。

  • 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_t。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(当前数据类型单次迭代时能处理的元素个数最大值为:256 / sizeof(数据类型))。当操作数的数据类型占比特位16位时(如half,uint16_t),mask∈[1, 128];当操作数为32位时(如float, int32_t),mask∈[1, 64]。
    具体样例如下:
    // int16_t数据类型单次迭代能处理的元素个数最大值为256/sizeof(int16_t) = 128,mask = 64,mask∈[1, 128],所以是合法输入
    // repeatTimes = 1, 共128个元素,单次迭代能处理128个元素,故repeatTimes = 1
    // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1, 单次迭代内连续读取和写入数据
    // dstRepStride, src0RepStride, src1RepStride = 8, 迭代间的数据连续读取和写入
    uint64_t mask = 64;
    AscendC::Add(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 1, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });
    结果示例如下:
    输入数据(src0Local): [1 2 3 ... 64 ...128]
    输入数据(src1Local): [1 2 3 ... 64 ...128]
    输出数据(dstLocal): [2 4 6 ... 128 undefined...undefined]
    // int32_t数据类型单次迭代能处理的元素个数最大值为256/sizeof(int32_t) = 64,mask = 64,mask∈[1, 64],所以是合法输入
    // repeatTimes = 1, 共64个元素,单次迭代能处理64个元素,故repeatTimes = 1
    // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1, 单次迭代内连续读取和写入数据
    // dstRepStride, src0RepStride, src1RepStride = 8, 迭代间的数据连续读取和写入
    uint64_t mask = 64;
    AscendC::Add(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 1, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });
    结果示例如下:
    输入数据(src0Local): [1 2 3 ... 64]
    输入数据(src1Local): [1 2 3 ... 64]
    输出数据(dstLocal): [2 4 6 ... 128]
  • 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。

    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],且mask[0]和mask[1]不可同时为0;当操作数为32位时,mask[1]为0,mask[0]∈(0, 264-1]。

    具体样例如下:

    // 数据类型为int16_t
    uint64_t mask[2] = {6148914691236517205, 6148914691236517205};
    // repeatTimes = 1, 共128个元素,单次迭代能处理128个元素,故repeatTimes = 1。
    // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1, 单次迭代内连续读取和写入数据。
    // dstRepStride, src0RepStride, src1RepStride = 8, 迭代间的数据连续读取和写入。
    AscendC::Add(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 1, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });
    结果示例如下:
    输入数据(src0Local): [1 2 3 ... 64 ...127 128]
    输入数据(src1Local): [1 2 3 ... 64 ...127 128]
    输出数据(dstLocal): [2 un 6 ... un ...254 undefined]

    mask过程如下:

    mask={6148914691236517205, 6148914691236517205}(注:6,148,914,691,236,517,205表示64位二进制数0b010101....01,mask按照低位到高位的顺序排布)

    // 数据类型为int32_t
    uint64_t mask[2] = {6148914691236517205, 0};
    // repeatTimes = 1, 共64个元素,单次迭代能处理64个元素,故repeatTimes = 1。
    // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1, 单次迭代内连续读取和写入数据。
    // dstRepStride, src0RepStride, src1RepStride = 8, 迭代间的数据连续读取和写入。
    AscendC::Add(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 1, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });
    结果示例如下:
    输入数据(src0Local): [1 2 3 ... 63 64]
    输入数据(src1Local): [1 2 3 ... 63 64]
    输出数据(dstLocal): [2 un 6 ... 126 undefined]

    mask过程如下:

    mask={6148914691236517205, 0}(注:6,148,914,691,236,517,205表示64位二进制数0b010101....01)

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