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昇腾小AI

WholeReduceMin

函数功能

每个repeat内所有数据求最小值以及其索引index，返回的索引值为每个repeat内部索引。归约指令的总体介绍请参考归约指令。

函数原型

  • mask逐bit模式： 
    1
2
    		 
    template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void WholeReduceMin(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const uint64_t mask[], const int32_t repeatTimes, const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride, const int32_t srcRepStride, ReduceOrder order = ReduceOrder::ORDER_VALUE_INDEX)
  • mask连续模式： 
    1
2
    		 
    template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void WholeReduceMin(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const int32_t mask, const int32_t repeatTimes, const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride, const int32_t srcRepStride, ReduceOrder order = ReduceOrder::ORDER_VALUE_INDEX)

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。

LocalTensor的起始地址需要保证4字节对齐（针对half数据类型），8字节对齐（针对float数据类型）。

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。

LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

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

mask

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。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]；当操作数为64位时，mask∈[1, 32]。
  • 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]并且不同时为0；当操作数为32位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 264-1]；当操作数为64位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 232-1]。

repeatTimes

输入

迭代次数。取值范围为[0, 255]。

关于该参数的具体描述请参考通用参数说明。

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。

返回索引和最值时，单位为dstLocal数据类型所占字节长度的两倍。比如当dstLocal为half时，单位为4Bytes；

仅返回最值时，单位为dstLocal数据类型所占字节长度；

仅返回索引时，单位为uint32_t类型所占字节长度。

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）。

order

输入

使用order参数指定dstLocal中index与value的相对位置以及返回结果行为，ReduceOrder类型，默认值为ORDER_VALUE_INDEX。取值范围如下：

  • ORDER_VALUE_INDEX：表示value位于低半部，返回结果存储顺序为[value, index]。该参数支持如下型号：

    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

  • ORDER_INDEX_VALUE：表示index位于低半部，返回结果存储顺序为[index, value]。该参数支持如下型号：

    Atlas推理系列产品AI Core

    Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

  • ORDER_ONLY_VALUE：表示只返回最值，返回结果存储顺序为[value]。该参数支持如下型号：

    Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

  • ORDER_ONLY_INDEX：表示只返回最值索引，返回结果存储顺序为[index]。该参数支持如下型号：

    Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

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

约束说明

  • srcLocal和dstLocal地址对齐要求请见 ：通用约束。
  • 为节省地址空间，开发者可以定义一个Tensor，供源操作数与目的操作数同时使用（即地址重叠），相关约束如下：
    • 对于单次repeat（repeatTimes=1），且源操作数与目的操作数之间要求100%完全重叠，不支持部分重叠。
    • 对于多次repeat（repeatTimes>1），操作数与目的操作数之间存在依赖的情况下，即第N次迭代的目的操作数是第N+1次的源操作数，不支持地址重叠。
  • dstLocal结果存储顺序由order决定，默认为最值，最值索引。返回结果中索引index数据按照dstLocal的数据类型进行存储，比如dstLocal使用half类型时，index按照half类型进行存储，读取时需要使用reinterpret_cast方法转换到整数类型。若输入数据类型是half，需要使用reinterpret_cast<uint16_t>，若输入是float，需要使用reinterpret_cast<uint32_t>。比如调用示例中，前两个计算结果为[9.980e-01 5.364e-06], 5.364e-06需要使用reinterpret_cast方法转换得到索引值90。
  • 对于WholeReduceMax/WholeReduceMin接口，由于order参数值Atlas 200/500 A2推理产品不支持，若需要计算index索引值，需要配置dstRepStride>1，比如当dstRepStride=2时，dstLocal结果会返回最值，最值索引。
  • 针对不同场景合理使用归约指令可以带来性能提升，相关介绍请参考针对不同场景合理使用归约指令，具体样例请参考ReduceCustom。

调用示例

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#include "kernel_operator.h"
class KernelReduce {
public:
    __aicore__ inline KernelReduce() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm)
    {
        srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)dstGm);
        repeat = srcDataSize / mask;
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc, 1, srcDataSize * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, dstDataSize * sizeof(half));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.AllocTensor<half>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal, srcDataSize);
        inQueueSrc.EnQue(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.DeQue<half>();
        AscendC::LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<half>();
        AscendC::WholeReduceMin<half>(dstLocal, srcLocal, mask, repeat, 1, 1, 8); // 使用默认order
        outQueueDst.EnQue<half>(dstLocal);
        inQueueSrc.FreeTensor(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.DeQue<half>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, dstDataSize);
        outQueueDst.FreeTensor(dstLocal);
    }
private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst;
    AscendC::GlobalTensor<half> srcGlobal, dstGlobal;
    int srcDataSize = 1024;
    int dstDataSize = 16;
    int mask = 128;
    int repeat = 0;
};
extern "C" __global__ __aicore__ void reduce_kernel(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm)
{
    KernelReduce op;
    op.Init(src, dstGm);
    op.Process();
}

示例结果如下：

输入数据(src_gm):
[8.94   4.773  8.53   6.047  7.883  3.824  8.04   1.233  9.125  7.484
 8.21   1.197  4.34   2.99   6.55   2.494  2.758  9.664  3.406  1.665
 2.059  3.836  8.83   2.72   5.81   9.055  2.95   5.906  2.29   1.999
 8.27   3.234  2.389  4.73   8.21   6.945  1.834  1.227  4.598  2.285
 3.504  6.48   4.984  6.125  6.21   4.035  8.375  6.89   5.258  9.43
 9.805  5.195  2.143  2.36   3.467  2.746  4.203  1.737  4.734  2.717
 3.8    1.995  4.133  4.742  5.83   7.844  2.182  5.95   6.887  9.13
 3.393  6.938  8.33   4.074  5.812  4.805  5.92   5.832  7.176  8.01
 6.64   1.468  5.61   4.49   2.736  6.766  8.5    4.164  5.1    7.58
 2.771  1.703  2.588  5.53   6.773  4.758  1.837  6.08   5.555  9.55
 6.3    8.086  7.043  7.383  9.73   7.484  6.113  7.93   9.11   2.72
 5.406  8.9    6.688  5.73   3.037  1.871  5.33   6.633  9.43   8.805
 1.092  9.2    4.16   2.543  2.072  5.297  1.922  3.06   5.883  5.996
 6.31   9.69   9.42   6.46   2.363  2.664  1.711  4.227  9.73   6.875
 4.43   3.652  7.91   5.875  2.154  8.77   3.064  7.76   5.254  2.986
 5.453  3.344  3.256  7.566  7.336  7.62   6.61   5.94   6.547  9.3
 4.418  9.21   3.518  7.53   7.766  9.37   4.125  2.275  6.355  9.07
 2.633  2.15   5.363  2.148  8.84   7.918  1.124  2.107  9.695  2.475
 3.168  4.336  3.639  6.76   7.625  5.375  4.35   9.11   2.66   3.082
 3.156  6.574  1.6875 5.285  5.984  3.71   7.324  8.7    1.902  6.883
 3.38   2.812  5.52   4.355  7.883  2.424  2.033  1.163  3.502  9.7
 4.53   4.086  1.8955 2.42   6.695  8.72   7.32   5.477  4.99   4.715
 9.78   3.45   5.73   8.73   8.38   1.751  1.987  8.41   4.984  1.489
 3.73   7.613  8.44   4.027  9.97   3.303  3.438  2.475  6.27   6.742
 3.492  7.152  9.87   3.135  3.658  2.887  6.55   7.6    9.695  1.997
 3.959  9.85   3.79   7.938  7.97   3.17   9.78   5.688  8.15   8.22
 1.746  4.633  4.06   9.71   9.695  4.     3.314  7.56   8.56   3.45
 8.52   5.39   6.332  6.883  1.269  1.232  3.148  3.582  8.33   1.179
 1.37   5.297  4.66   7.285  1.086  2.473  3.51   7.28   4.13   8.37
 2.441  5.73   7.496  5.31   8.76   2.38   7.348  7.453  2.664  2.328
 9.93   1.119  8.766  6.395  5.965  5.99   4.6    2.154  1.278  4.074
 3.883  6.617  6.05   2.447  2.256  8.63   6.348  7.816  1.547  1.743
 8.94   9.414  9.49   9.625  8.21   1.641  1.308  5.79   3.178  6.17
 4.094  4.812  6.434  1.946  5.64   7.957  7.75   1.073  8.33   7.105
 4.39   5.98   7.53   6.05   1.823  2.086  5.5    6.71   8.33   8.29
 3.584  7.684  5.766  2.354  6.78   1.824  9.97   8.51   6.58   6.43
 6.21   6.4    4.367  4.406  2.604  4.33   1.739  8.     1.828  9.14
 6.32   9.2    3.469  8.586  9.01   3.854  9.49   4.133  6.266  5.08
 2.426  7.574  1.077  3.453  3.975  9.58   8.7    8.48   8.82   8.92
 3.809  7.355  7.758  9.336  6.734  2.578  9.23   7.406  9.28   2.688
 9.82   4.816  1.821  4.99   4.26   3.223  7.277  4.25   8.3    9.734
 4.65   6.535  1.145  7.367  3.615  7.36   8.33   7.58   9.336  5.17
 6.52   9.41   9.98   2.766  9.42   6.85   2.258  5.3    6.85   1.848
 5.83   4.863  6.875  2.215  5.13   5.836  8.01   4.56   7.89   5.273
 7.51   6.938  9.42   2.69   2.434  9.586  9.375  4.48   3.656  1.709
 6.43   7.363  2.744  6.316  1.648  8.62   9.61   3.787  2.877  9.09
 3.76   1.255  9.84   2.592  1.932  5.68   1.545  5.27   5.758  2.615
 1.832  4.492  4.258  8.64   1.39   1.534  4.465  4.832  5.62   2.893
 3.928  3.438  3.84   2.105  5.355  4.402  9.54   8.98   5.723  5.91
 4.97   3.984  5.707  8.82   7.71   1.297  3.387  7.04   2.494  3.83
 6.375  7.28   2.805  3.244  4.97   3.736  5.363  9.64   3.41   6.297
 9.83   5.832  3.182  1.314  9.02   5.95   6.215  5.043  7.984  5.75
 6.29   4.297  3.11   9.11   2.44   9.42   6.27   3.5    7.652  7.043
 7.36   3.336  5.938  7.88   8.414  9.445  3.121  8.57   6.848  8.375
 4.395  3.344  7.2    7.188  3.502  1.3955 7.113  8.17   7.625  7.375
 9.43   4.996  8.82   7.47   9.01   9.914  6.05   3.867  8.87   2.713
 1.194  7.246  1.3    6.07   3.338  9.37   8.98   4.402  8.414  9.91
 4.273  5.07   6.832  8.1    5.79   4.207  7.098  6.89   4.875  8.1
 5.562  1.795  1.216  6.06   7.05   8.46   8.6    4.18   9.55   9.17
 4.832  4.348  5.11   1.57   3.262  2.871  7.586  6.89   1.491  5.07
 8.516  5.453  7.027  8.75   2.98   8.14   1.939  3.496  9.13   6.695
 9.88   6.918  8.11   2.334  3.172  2.023  5.71   5.73   8.93   7.59
 7.676  6.156  4.63   9.3    9.85   7.64   3.037  7.844  1.864  8.86
 8.95   3.492  5.094  3.98   8.734  5.7    8.83   4.83   8.77   3.256
 1.446  9.57   7.24   1.619  4.305  2.613  8.52   1.942  4.51   1.763
 7.008  2.906  3.297  2.9    6.     7.266  1.484  9.82   9.49   4.29
 5.184  9.23   5.32   4.977  8.46   5.01   8.83   8.125  6.703  5.76
 2.81   5.477  9.21   5.965  1.945  7.785  5.402  2.926  4.125  8.66
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父主题： 归约指令
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