Ascend C API列表

Ascend C提供一组类库API，开发者使用标准C++语法和类库API进行编程。Ascend C编程类库API示意图如下所示，分为：

Kernel API：用于实现算子核函数的API接口。包括：
- 基本数据结构：kernel API中使用到的基本数据结构，比如GlobalTensor和LocalTensor。
- 基础API：实现对硬件能力的抽象，开放芯片的能力，保证完备性和兼容性。标注为ISASI（Instruction Set Architecture Special Interface，硬件体系结构相关的接口）类别的API，不能保证跨硬件版本兼容。
- 高阶API：实现一些常用的计算算法，用于提高编程开发效率，通常会调用多种基础API实现。高阶API包括数学库、Matmul、Softmax等API。高阶API可以保证兼容性。
Host API：
- 高阶API配套的Tiling API：kernel侧高阶API配套的Tiling API，方便开发者获取kernel计算时所需的Tiling参数。
- Ascend C算子原型注册与管理API：用于Ascend C算子原型定义和注册的API。
- Tiling数据结构注册API：用于Ascend C算子TilingData数据结构定义和注册的API。
- 平台信息获取API：在实现Host侧的Tiling函数时，可能需要获取一些硬件平台的信息，来支撑Tiling的计算，比如获取硬件平台的核数等信息。平台信息获取API提供获取这些平台信息的功能。
算子调测API：用于算子调测的API，包括孪生调试，性能调测等。

进行Ascend C算子Host侧编程时，需要使用基础数据结构和API，请参考基础数据结构与接口；完成算子开发后，需要使用Runtime API完成算子的调用，请参考《CANN AscendCL应用软件开发指南（C&C++）》中的“AscendCL API参考”章节。

Kernel API——基础API

表1 标量计算API列表
接口名	功能描述
ScalarGetCountOfValue	获取一个uint64_t类型数字的二进制中0或者1的个数。
ScalarCountLeadingZero	计算一个uint64_t类型数字前导0的个数（二进制从最高位到第一个1一共有多少个0）。
ScalarCast	将一个scalar的类型转换为指定的类型。
CountBitsCntSameAsSignBit	计算一个uint64_t类型数字的二进制中，从最高数值位开始与符号位相同的连续比特位的个数。
ScalarGetSFFValue	获取一个uint64_t类型数字的二进制中第一个0或1出现的位置。
ToBfloat16	float类型标量数据转换成bfloat16_t类型标量数据。
ToFloat	bfloat16_t类型标量数据转换成float类型标量数据。

表2 矢量计算API列表
分类	接口名	功能描述
单目指令	Exp	按元素取自然指数。
	Ln	按元素取自然对数。
	Abs	按元素取绝对值。
	Reciprocal	按元素取倒数。
	Sqrt	按元素做开方。
	Rsqrt	按元素做开方后取倒数。
	Not	按元素做按位取反。
	Relu	按元素做线性整流Relu。
双目指令	Add	按元素求和。
	Sub	按元素求差。
	Mul	按元素求积。
	Div	按元素求商。
	Max	按元素求最大值。
	Min	按元素求最小值。
	And	针对每对元素执行按位与运算。
	Or	针对每对元素执行按位或运算。
	AddRelu	按元素求和，结果和0对比取较大值。
	AddReluCast	按元素求和，结果和0对比取较大值，并根据源操作数和目的操作数Tensor的数据类型进行精度转换。
	AddDeqRelu	依次计算按元素求和、结果进行deq量化后再进行relu计算（结果和0对比取较大值）。
	SubRelu	按元素求差，结果和0对比取较大值。
	SubReluCast	按元素求差，结果和0对比取较大值，并根据源操作数和目的操作数Tensor的数据类型进行精度转换。
	MulAddDst	按元素将src0Local和src1Local相乘并和dstLocal相加，将最终结果存放进dstLocal中。
	FusedMulAdd	按元素将src0Local和dstLocal相乘并加上src1Local，最终结果存放入dstLocal。
	FusedMulAddRelu	按元素将src0Local和dstLocal相乘并再加上src1Local，将结果和0作比较，取较大值，最终结果存放进dstLocal中。
标量双目指令	Adds	矢量内每个元素与标量求和。
	Muls	矢量内每个元素与标量求积。
	Maxs	源操作数矢量内每个元素与标量相比，如果比标量大，则取源操作数值，比标量的值小，则取标量值。
	Mins	源操作数矢量内每个元素与标量相比，如果比标量大，则取标量值，比标量的值小，则取源操作数。
	ShiftLeft	源操作数内每个元素做逻辑左移，逻辑左移的位数由输入参数scalar决定。
	ShiftRight	源操作数内每个元素做右移，右移的位数由输入参数scalar决定。
	LeakyRelu	按元素做带泄露线性整流Leaky ReLU。
标量三目指令	Axpy	源操作数(srcLocal)中每个元素与标量求积后和目的操作数(dstLocal)中的对应元素相加。
比较指令	Compare	逐元素比较两个tensor大小，如果比较后的结果为真，则输出结果的对应比特位为1，否则为0。
	Compare（结果存放入寄存器）	逐元素比较两个tensor大小，如果比较后的结果为真，则输出结果的对应比特位为1，否则为0。Compare接口需要mask参数时，可以使用此接口。计算结果存放入寄存器中。
	CompareScalar	逐元素比较一个tensor中的元素和另一个Scalar的大小，如果比较后的结果为真，则输出结果的对应比特位为1，否则为0。
选择指令	Select	给定两个源操作数src0和src1，根据selMask（用于选择的Mask掩码）的比特位值选取元素，得到目的操作数dst。选择的规则为：当selMask的比特位是1时，从src0中选取，比特位是0时从src1选取。
选择指令	GatherMask	以内置固定模式对应的二进制或者用户自定义输入的Tensor数值对应的二进制为gather mask（数据收集的掩码），从源操作数中选取元素写入目的操作数中。
精度转换指令	Cast	根据源操作数和目的操作数Tensor的数据类型进行精度转换。
精度转换指令	CastDeq	对输入做量化并进行精度转换。
归约指令	ReduceMax	在所有的输入数据中找出最大值及最大值对应的索引位置。
	ReduceMin	在所有的输入数据中找出最小值及最小值对应的索引位置。
	ReduceSum	对所有的输入数据求和。
	WholeReduceMax	每个repeat内所有数据求最大值以及其索引index。
	WholeReduceMin	每个repeat内所有数据求最小值以及其索引index。
	WholeReduceSum	每个repeat内所有数据求和。
	BlockReduceMax	对每个datablock内所有元素求最大值。
	BlockReduceMin	对每个datablock内所有元素求最小值。
	BlockReduceSum	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。
	PairReduceSum	PairReduceSum：相邻两个（奇偶）元素求和。
	RepeatReduceSum	每个repeat内所有数据求和。和WholeReduceSum接口相比，不支持mask逐bit模式。建议使用功能更全面的WholeReduceSum接口。
数据填充	Duplicate	将一个变量或一个立即数，复制多次并填充到向量。
	Brcb	给定一个输入张量，每一次取输入张量中的8个数填充到结果张量的8个datablock（32Bytes）中去，每个数对应一个datablock。
	CreateVecIndex	以firstValue为起始值创建向量索引。
数据分散/数据收集	Gather	给定输入的张量和一个地址偏移张量，Gather指令根据偏移地址将输入张量按元素收集到结果张量中。
掩码操作	SetMaskCount	设置mask模式为Counter模式。该模式下，不需要开发者去感知迭代次数、处理非对齐的尾块等操作，可直接传入计算数据量，实际迭代次数由Vector计算单元自动推断。
	SetMaskNorm	设置mask模式为Normal模式。该模式为系统默认模式，支持开发者配置迭代次数。
	SetVectorMask	用于在矢量计算时设置mask。
	ResetMask	恢复mask的值为默认值（全1），表示矢量计算中每次迭代内的所有元素都将参与运算。
量化设置	SetDeqScale	设置DEQSCALE寄存器的值。

表3 数据搬运API列表
接口名	功能描述
DataCopy	数据搬运接口，包括普通数据搬运、增强数据搬运、切片数据搬运、随路格式转换。
Copy	VECIN、VECCALC、VECOUT之间的搬运指令，支持mask操作和datablock间隔操作。

表4 内存管理与同步控制API列表
接口名	功能描述
TPipe	TPipe是用来管理全局内存等资源的框架。通过TPipe类提供的接口可以完成内存等资源的分配管理操作。
GetTPipePtr	获取框架当前管理全局内存的TPipe指针，用户获取指针后，可进行TPipe相关的操作。
TBufPool	TPipe可以管理全局内存资源，而TBufPool可以手动管理或复用Unified Buffer/L1 Buffer物理内存，主要用于多个stage计算中Unified Buffer/L1 Buffer物理内存不足的场景。
TQue	提供入队出队等接口，通过队列（Queue）完成任务间通信和同步。
TQueBind	TQueBind绑定源逻辑位置和目的逻辑位置，根据源位置和目的位置，来确定内存分配的位置、插入对应的同步事件，帮助开发者解决内存分配和管理、同步等问题。
TBuf	使用Ascend C编程的过程中，可能会用到一些临时变量。这些临时变量占用的内存可以使用TBuf数据结构来管理。
InitSpmBuffer	初始化SPM Buffer。
WriteSpmBuffer	将需要溢出暂存的数据拷贝到SPM Buffer中。
ReadSpmBuffer	从SPM Buffer读回到local数据中。
GetUserWorkspace	获取用户使用的workspace指针。
SetSysWorkSpace	在进行融合算子编程时，由于框架通信机制需要使用到workspace，也就是系统workspace，所以在该场景下，开发者要调用该接口，设置系统workspace的指针。
GetSysWorkSpacePtr	获取系统workspace指针。
DataCachePreload	从源地址所在的特定DDR地址预加载数据到data cache中。
DataCacheCleanAndInvalid	该接口用来刷新Cache，保证Cache的一致性。

表5 系统变量访问API列表
接口名	功能描述
GetBlockNum	获取当前任务配置的Block数，用于代码内部的多核逻辑控制等。
GetBlockIdx	获取当前core的index，用于代码内部的多核逻辑控制及多核偏移量计算等。
GetDataBlockSizeInBytes	获取当前芯片版本一个datablock的大小，单位为byte。开发者根据datablock的大小来计算API指令中待传入的repeatTimes 、dataBlockStride，repeatStride等参数值。
GetArchVersion	获取当前AI处理器架构版本号。
GetTaskRation	适用于Cube/Vector分离架构，用来获取Cube/Vector的配比。

表6 调测接口列表
接口名	功能描述
DumpTensor	基于算子工程开发的算子，可以使用该接口Dump指定Tensor的内容。
printf	基于算子工程开发的算子，可以使用该接口实现CPU侧/NPU侧调试场景下的格式化输出功能。
assert	基于算子工程开发的算子，可以使用该接口实现CPU/NPU域assert断言功能。
DumpAccChkPoint	基于算子工程开发的算子，可以使用该接口Dump指定Tensor的内容。该接口可以支持指定偏移位置的Tensor打印。
Trap	当软件产生异常后，使用该指令使kernel中止运行。

表7 ISASI接口列表
分类	接口名	功能描述
矢量计算	BilinearInterpolation	双线性插值操作，分为垂直迭代和水平迭代。
	GetCmpMask	获取Compare（结果存入寄存器）指令的比较结果。
	GetAccVal	获取ReduceSum（针对tensor前n个数据计算）接口的计算结果。
	GetReduceMaxMinCount	获取ReduceMax、ReduceMin连续场景下的最大/最小值以及相应的索引值。
	ProposalConcat	将连续元素合入Region Proposal内对应位置，每次迭代会将16个连续元素合入到16个Region Proposals的对应位置里。
	ProposalExtract	与ProposalConcat功能相反，从Region Proposals内将相应位置的单个元素抽取后重排，每次迭代处理16个Region Proposals，抽取16个元素后连续排列。
	RpSort16	根据Region Proposals中的score域对其进行排序（score大的排前面），每次排16个Region Proposals。
	MrgSort4	将已经排好序的最多4 条region proposals队列，排列并合并成1条队列，结果按照score域由大到小排序。
	Sort32	排序函数，一次迭代可以完成32个数的排序。
	MrgSort	将已经排好序的最多4 条队列，合并排列成 1 条队列，结果按照score域由大到小排序。
	GetMrgSortResult	获取MrgSort或MrgSort4已经处理过的队列里的Region Proposal个数，并依次存储在四个List入参中。
	Gatherb	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。
	Scatter	给定一个连续的输入张量和一个目的地址偏移张量，Scatter指令根据偏移地址生成新的结果张量后将输入张量分散到结果张量中。
矩阵计算	InitConstValue	初始化LocalTensor（TPosition为A1/A2/B1/B2）为某一个具体的数值。
	LoadData	LoadData包括Load2D和Load3D数据加载功能。
	LoadDataWithTranspose	该接口实现带转置的2D格式数据从A1/B1到A2/B2的加载。
	SetAippFunctions	设置图片预处理（AIPP，AI core pre-process）相关参数。
	LoadImageToLocal	将图像数据从GM搬运到A1/B1。搬运过程中可以完成图像预处理操作：包括图像翻转，改变图像尺寸（抠图，裁边，缩放，伸展），以及色域转换，类型转换等。
	LoadUnZipIndex	加载GM上的压缩索引表到内部寄存器。
	LoadDataUnzip	将GM上的数据解压并搬运到A1/B1/B2上。
	LoadDataWithSparse	用于搬运存放在B1里的512B的稠密权重矩阵到B2里，同时读取128B的索引矩阵用于稠密矩阵的稀疏化。
	SetFmatrix	用于调用Load3Dv1/Load3Dv2时设置FeatureMap的属性描述。
	SetLoadDataBoundary	设置Load3D时A1/B1边界值。
	SetLoadDataRepeat	用于设置Load3Dv2接口的repeat参数。设置repeat参数后，可以通过调用一次Load3Dv2接口完成多个迭代的数据搬运。
	SetLoadDataPaddingValue	设置padValue，用于Load3Dv1/Load3Dv2。
	Mmad	完成矩阵乘加操作。
	MmadWithSparse	完成矩阵乘加操作，传入的左矩阵A为稀疏矩阵，右矩阵B为稠密矩阵。
	Fixpipe	矩阵计算完成后，对结果进行处理，例如对计算结果进行量化操作，并把数据从CO1搬迁到Global Memory中。
	SetFixPipeConfig	在Fixpipe的流程中，会涉及到relu （通过将FixpipeParams.reluEn设置为true）和quant（FixpipeParams.QuantParams设置为非NoQuant）的流程，分别用于relu和quant计算。通过该接口设置relu和quant的源操作数。
	SetFixpipeNz2ndFlag	在Fixpipe的流程中，会涉及到nz2nd的流程（FixpipeParams.Nz2NdParams.nz2ndEn设置为true）该接口用于设置FixpipeNz2nd相关的配置。
	SetFixpipePreQuantFlag	在Fixpipe的流程中，会涉及到quant量化流程，该接口用于设置量化流程中deq scalar（量化参数）。
	SetHF32Mode	此接口同SetHF32TransMode与SetMMLayoutTransform一样，都用于设置寄存器的值。SetHF32Mode接口用于设置MMAD的HF32模式。
	SetHF32TransMode	此接口同SetHF32Mode与SetMMLayoutTransform一样，都用于设置寄存器的值。SetHF32TransMode用于设置MMAD的HF32取整模式，仅在MMAD的HF32模式生效时有效。
	SetMMLayoutTransform	此接口同SetHF32Mode与SetHF32TransMode一样，都用于设置寄存器的值，其中SetMMLayoutTransform接口用于设置MMAD的M/N方向。
	CheckLocalMemoryIA	监视设定范围内的UB读写行为，如果监视到有设定范围的读写行为则会出现EXCEPTION报错，未监视到设定范围的读写行为则不会报错。
	Conv2D	计算给定输入张量和权重张量的2-D卷积，输出结果张量。Conv2d卷积层多用于图像识别，使用过滤器提取图像中的特征。
	Gemm	根据输入的切分规则，将给定的两个输入张量做矩阵乘，输出至结果张量。将A和B两个输入矩阵乘法在一起，得到一个输出矩阵C。
数据搬运	DataCopyPad	该接口提供数据非对齐搬运的功能。
数据搬运	SetPadValue	设置DataCopyPad接口填充的数值。
同步控制	SetFlag/WaitFlag	同一核内不同流水线之间的同步指令。具有数据依赖的不同流水指令之间需要插此同步。
	PipeBarrier	阻塞相同流水，具有数据依赖的相同流水之间需要插此同步。
	DataSyncBarrier	用于阻塞后续的指令执行，直到所有之前的内存访问指令（需要等待的内存位置可通过参数控制）执行结束。
	CrossCoreSetFlag	针对分离架构，AI Core上的Cube核（AIC）与Vector核（AIV）之间的同步设置指令。
	CrossCoreWaitFlag	针对分离架构，AI Core上的Cube核（AIC）与Vector核（AIV）之间的同步等待指令。
缓存处理	ICachePreLoad	从指令所在DDR地址预加载指令到ICache中。
缓存处理	GetICachePreloadStatus	获取ICACHE的PreLoad的状态。
系统变量访问	GetProgramCounter	获取程序计数器的指针，程序计数器用于记录当前程序执行的位置。
	GetSubBlockNum	获取AI Core上Vector核的数量。
	GetSubBlockIdx	获取AI Core上Vector核的ID。
	GetSystemCycle	获取当前系统cycle数，若换算成时间需要按照50MHz的频率，时间单位为us，换算公式为：time = (cycle数/50) us 。
原子操作	SetAtomicMax	原子操作函数，设置后续从VECOUT传输到GM的数据是否执行原子比较，将待拷贝的内容和GM已有内容进行比较，将最大值写入GM。
	SetAtomicMin	原子操作函数，设置后续从VECOUT传输到GM的数据是否执行原子比较，将待拷贝的内容和GM已有内容进行比较，将最小值写入GM。
	SetStoreAtomicConfig	设置原子操作使能位与原子操作类型。
	GetStoreAtomicConfig	获取原子操作使能位与原子操作类型的值。

表8 其他接口列表
分类	接口名	功能描述
数据转换	Transpose	可实现16*16的二维矩阵数据块的转置和[N,C,H,W]与[N,H,W,C]互相转换。
数据转换	TransDataTo5HD	数据格式转换，一般用于将NCHW格式转换成NC1HWC0格式。特别的，也可以用于二维矩阵数据块的转置。
多核控制	IBSet	当不同核之间操作同一块全局内存且可能存在读后写、写后读以及写后写等数据依赖问题时，通过调用该函数来插入同步语句来避免上述数据依赖时可能出现的数据读写错误问题。
	IBWait	当不同核之间操作同一块全局内存且可能存在读后写、写后读以及写后写等数据依赖问题时，通过调用该函数来插入同步语句来避免上述数据依赖时可能出现的数据读写错误问题。
	SyncAll	当不同核之间操作同一块全局内存且可能存在读后写、写后读以及写后写等数据依赖问题时，通过调用该函数来插入同步语句来避免上述数据依赖时可能出现的数据读写错误问题。
	InitDetermineComputeWorkspace	初始化GM共享内存的值，完成初始化后才可以调用WaitPreBlock和NotifyNextBlock。
	WaitPreBlock	通过读GM地址中的值，确认是否需要继续等待，当GM的值满足当前核的等待条件时，该核即可往下执行，进行下一步操作。
	NotifyNextBlock	通过写GM地址，通知下一个核当前核的操作已完成，下一个核可以进行操作。
原子操作	SetAtomicAdd	设置接下来从VECOUT到GM，L0C到GM，L1到GM的数据传输是否进行原子累加，可根据参数不同设定不同的累加数据类型。
	SetAtomicType	通过设置模板参数来设定原子操作不同的数据类型。
	SetAtomicNone	原子操作函数，清空原子操作的状态。
Kernel Tiling	GET_TILING_DATA	用于获取算子kernel入口函数传入的tiling信息，并填入注册的Tiling结构体中，此函数会以宏展开的方式进行编译。如果用户注册了多个TilingData结构体，使用该接口返回默认注册的结构体。
	TILING_KEY_IS	在核函数中判断本次执行时的tiling_key是否等于某个key，从而标识tiling_key==key的一条kernel分支。
	KERNEL_TASK_TYPE_DEFAULT	设置全局默认的kernel type，对所有的tiling key生效。
	KERNEL_TASK_TYPE	设置某一个具体的tiling key对应的kernel type。

Kernel API——高阶API

表9 数学库API列表
接口名	功能描述
Acos	按元素做反余弦函数计算。
Acosh	按元素做双曲反余弦函数计算。
Asin	按元素做反正弦函数计算。
Asinh	按元素做反双曲正弦函数计算。
Atan	按元素做三角函数反正切运算。
Atanh	按元素做反双曲正切余弦函数计算。
Axpy	源操作数中每个元素与标量求积后和目的操作数中的对应元素相加。
Ceil	获取大于或等于x的最小的整数值，即向正无穷取整操作。
ClampMax	将srcTensor中大于scalar的数替换为scalar，小于等于scalar的数保持不变，作为dstTensor输出。
ClampMin	将srcTensor中小于scalar的数替换为scalar，大于等于scalar的数保持不变，作为dstTensor输出。
Cos	按元素做三角函数余弦运算。
Cosh	按元素做双曲余弦函数计算。
CumSum	对数据按行依次累加或按列依次累加。
Digamma	按元素计算x的gamma函数的对数导数。
Erf	按元素做误差函数计算，也称为高斯误差函数。
Erfc	返回输入x的互补误差函数结果，积分区间为x到无穷大。
Exp	按元素取自然指数。
Floor	获取小于或等于x的最小的整数值，即向负无穷取整操作。
Frac	按元素做取小数计算。
Lgamma	按元素计算x的gamma函数的绝对值并求自然对数。
Log	按元素以e、2、10为底做对数运算。
Power	实现按元素做幂运算功能。
Round	将输入的元素四舍五入到最接近的整数。
Sign	按元素执行Sign操作，Sign是指返回输入数据的符号。
Sin	按元素做正弦函数计算。
Sinh	按元素做双曲正弦函数计算。
Tan	按元素做正切函数计算。
Tanh	按元素做逻辑回归Tanh。
Trunc	按元素做浮点数截断操作，即向零取整操作。
Xor	按元素执行Xor（异或）运算。

**表10** 量化反量化API列表
接口名	功能描述
AscendAntiQuant	按元素做伪量化计算，比如将int8_t数据类型伪量化为half数据类型。
AscendDequant	按元素做反量化计算，比如将int32_t数据类型反量化为half/float等数据类型。
AscendQuant	按元素做量化计算，比如将half/float数据类型量化为int8_t数据类型。

**表11** 数据归一化API列表
接口名	功能描述
BatchNorm	对于每个batch中的样本，对其输入的每个特征在batch的维度上进行归一化。
DeepNorm	在深层神经网络训练过程中，可以替代LayerNorm的一种归一化方法。
LayerNorm	将输入数据收敛到[0, 1]之间，可以规范网络层输入输出数据分布的一种归一化方法。
LayerNormGrad	用于计算LayerNorm的反向传播梯度。
LayerNormGradBeta	用于获取反向beta/gmma的数值，和LayerNormGrad共同输出pdx, gmma和beta。
RmsNorm	实现对shape大小为[B，S，H]的输入数据的RmsNorm归一化。

**表12** 激活函数API列表
接口名	功能描述
AdjustSoftMaxRes	用于对SoftMax相关计算结果做后处理，调整SoftMax的计算结果为指定的值。
FasterGelu	FastGelu化简版本的一种激活函数。
FasterGeluV2	实现FastGeluV2版本的一种激活函数。
GeGLU	采用GeLU作为激活函数的GLU变体。
Gelu	GELU是一个重要的激活函数，其灵感来源于relu和dropout，在激活中引入了随机正则的思想。
LogSoftMax	对输入tensor做LogSoftmax计算。
ReGlu	一种GLU变体，使用Relu作为激活函数。
Sigmoid	按元素做逻辑回归Sigmoid。
Silu	按元素做Silu运算。
SimpleSoftMax	使用计算好的sum和max数据对输入tensor做softmax计算。
SoftMax	对输入tensor按行做Softmax计算。
SoftmaxFlash	SoftMax增强版本，除了可以对输入tensor做softmaxflash计算，还可以根据上一次softmax计算的sum和max来更新本次的softmax计算结果。
SoftmaxFlashV2	SoftmaxFlash增强版本，对应FlashAttention-2算法。
SoftmaxGrad	对输入tensor做grad反向计算的一种方法。
SoftmaxGradFront	对输入tensor做grad反向计算的一种方法。
SwiGLU	采用Swish作为激活函数的GLU变体。
Swish	神经网络中的Swish激活函数。

**表13** 归约操作API列表
接口名	功能描述
Mean	根据最后一轴的方向对各元素求平均值。
ReduceXorSum	按照元素执行Xor（按位异或）运算，并将计算结果ReduceSum求和。
Sum	获取最后一个维度的元素总和。

**表14** 排序API列表
接口名	功能描述
TopK	获取最后一个维度的前k个最大值或最小值及其对应的索引。
Concat	对数据进行预处理，将要排序的源操作数srcLocal一一对应的合入目标数据concatLocal中，数据预处理完后，可以进行Sort。
Extract	处理Sort的结果数据，输出排序后的value和index。
Sort	排序函数，按照数值大小进行降序排序。
MrgSort	将已经排好序的最多4条队列，合并排列成1条队列，结果按照score域由大到小排序。

**表15** 数据填充API列表
接口名	功能描述
BroadCast	将输入按照输出shape进行广播。
Pad	对height * width的二维Tensor在width方向上pad到32B对齐。
UnPad	对height * width的二维Tensor在width方向上进行unpad。

**表16** 数据过滤API列表
接口名	功能描述
DropOut	提供根据MaskTensor对源操作数进行过滤的功能，得到目的操作数。

**表17** 比较选择API列表
接口名	功能描述
SelectWithBytesMask	给定两个源操作数src0和src1，根据maskTensor相应位置的值(非bit位)选取元素，得到目的操作数dst。

**表18** 变形API列表
接口名	功能描述
ConfusionTranspose	对输入数据进行数据排布及Reshape操作。

**表19** 索引操作API列表
接口名	功能描述
ArithProgression	给定起始值，等差值和长度，返回一个等差数列。

**表20** Matmul API列表
接口名	功能描述
Matmul	Matmul矩阵乘法的运算。

**表21** Hccl API列表
接口名	功能描述
Hccl	在AI Core侧灵活编排集合通信任务。

**表22** 工具类API列表
接口名	功能描述
InitGlobalMemory	将Global Memory上的数据初始化为指定值。

Host API

**表23** Host API列表
分类	接口名	功能描述
原型注册与管理	原型注册接口（OP_ADD）	注册算子的原型定义。
	OpDef	用于算子原型定义。
	OpParamDef	用于算子参数定义。
	OpAttrDef	用于算子属性定义。
	OpAICoreDef	用于定义AI处理器上相关实现信息，并关联Tiling实现、Shape推导等函数。
	OpAICoreConfig	用于配置AI Core配置信息。
	OpMC2Def	该类用于在host侧配置通算融合算子的通信域名称。配置后在kernel侧可以获取通信域对应的context地址。
Tiling数据结构注册	TilingData结构定义	定义一个TilingData的类，添加所需的成员变量（TilingData字段），用于保存所需TilingData参数。完成该TilingData类的定义后，该类通过继承TilingDef类（用来存放、处理用户自定义Tiling结构体成员变量的基类）提供TilingData字段设置、序列化和保存等接口。
	TilingData结构注册	注册定义的TilingData结构体并和自定义算子绑定。
	ContextBuilder	ContextBuilder类提供一系列的API接口，支持手动构造TilingContext类来验证Tiling函数以及KernelContext类用于TilingParse函数的验证。
平台信息获取	PlatformAscendC	在实现Host侧的Tiling函数时，可能需要获取一些硬件平台的信息，来支撑Tiling的计算，比如获取硬件平台的核数等信息。PlatformAscendC类提供获取这些平台信息的功能。
平台信息获取	PlatformAscendCManager	基于Kernel Launch算子工程，通过基础调用（Kernel Launch）方式调用算子的场景下，可能需要获取硬件平台相关信息，比如获取硬件平台的核数。PlatformAscendCManager类提供获取平台信息的功能。

算子调测API

**表24** 算子调测API列表
接口名	功能描述
GmAlloc	进行核函数的CPU侧运行验证时，用于创建共享内存：在/tmp目录下创建一个共享文件，并返回该文件的映射指针。
ICPU_RUN_KF	进行核函数的CPU侧运行验证时，CPU调测总入口，完成CPU侧的算子程序调用。
ICPU_SET_TILING_KEY	用于指定本次CPU调测使用的tilingKey。调测执行时，将只执行算子核函数中该tilingKey对应的分支。
GmFree	进行核函数的CPU侧运行验证时，用于释放通过GmAlloc申请的共享内存。
SetKernelMode	CPU调测时，设置内核模式为单AIV模式，单AIC模式或者MIX模式，以分别支持单AIV矢量算子，单AIC矩阵算子，MIX混合算子的CPU调试。
TRACE_START	通过CAModel进行算子性能仿真时，可对算子任意运行阶段打点，从而分析不同指令的流水图，以便进一步性能调优。用于表示起始位置打点，一般与TRACE_STOP配套使用。
TRACE_STOP	通过CAModel进行算子性能仿真时，可对算子任意运行阶段打点，从而分析不同指令的流水图，以便进一步性能调优。用于表示终止位置打点，一般与TRACE_START配套使用。
MetricsProfStart	用于设置性能数据采集信号启动，和MetricsProfStop配合使用。使用msProf工具进行算子上板调优时，可在kernel侧代码段前后分别调用MetricsProfStart和MetricsProfStop来指定需要调优的代码段范围。
MetricsProfStop	设置性能数据采集信号停止，和MetricsProfStart配合使用。使用msProf工具进行算子上板调优时，可在kernel侧代码段前后分别调用MetricsProfStart和MetricsProfStop来指定需要调优的代码段范围。