文档HOT
下载
中文
注册

BlockReduceSum

函数功能

对每个block内所有元素求和。源操作数相加采用二叉树方式，两两相加。

以128个half类型的数据求和为例，每个block可以计算16个half类型数据，分成8个block进行计算；每个block内，通过二叉树的方式，两两相加，BlockReduceSum求和示意图如下。

图1 BlockReduceSum求和示意图

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。

图2 存在溢出场景时的计算示意图

函数原型

  • mask参数使用逐bit模式，该模式的具体介绍请参考参数说明中的mask参数说明：

    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参数使用连续模式，该模式的具体介绍请参考参数说明中的mask参数说明：

    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

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 200I/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 200I/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float

repeat

输入

重复迭代次数。取值范围为[0, 255]。

矢量计算单元，每次读取连续的256 Bytes数据进行计算，为完成对输入数据的处理，必须通过多次迭代（repeat）才能完成所有数据的读取与计算。repeatTimes表示迭代的次数。

关于该参数的具体描述请参考基础API通用说明。

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。数据类型为uint64。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]。
  • 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]；当操作数为32位时，mask[1]为0，mask[0]∈[0, 264-1]。

dstRepStride

输入

表示相邻迭代间，矢量目的操作数相邻迭代间相同block的地址步长。

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

表示单次迭代内，矢量源操作数单次迭代内不同block间地址步长。

srcRepStride

输入

表示相邻迭代间，矢量源操作数相邻迭代间相同block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 200I/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 200I/500 A2推理产品，若配置的mask[2]/maskCount参数后，存在某个block里的任何一个元素都不参与计算，则该block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block，则后四个block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
    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
BlockReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, repeat, mask, 1, 1, 8);
  • BlockReduceSum-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
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]
父主题： 归约指令