Transpose

功能说明

可实现16*16的二维矩阵数据块的转置；
可实现[N,C,H,W]与[N,H,W,C]互相转换。

函数原型

普通转置，支持16*16的二维矩阵数据块进行转置

        
             template <typename T>
void Transpose(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal)

增强转置，支持16*16的二维矩阵数据块转置，支持[N,C,H,W]与[N,H,W,C]互相转换

        
             template <typename T>
void Transpose(const LocalTensor<T> &dstLocal, const LocalTensor<T> &srcLocal, const LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer, const TransposeParamsExt &transposeParams)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T	操作数的数据类型。普通转置接口: Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：uint16_t/int16_t/half Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：uint16_t/int16_t/half 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/int16_t/half Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：uint16_t/int16_t/half 增强转置接口: 参考表4。

表2 接口参数说明

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32字节对齐。

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。

数据类型需要与dstLocal保持一致。

sharedTmpBuffer

输入

共享的临时Buffer Tensor，sharedTmpBuffer的大小参考表5。

transposeParams

输入

控制Transpose的数据结构。结构体内包含：输入的shape信息和transposeType参数。该数据结构的定义请参考表3。

           
                struct VtransposeParams {
    uint16_t nSize;
    uint16_t cSize;
    uint16_t hSize;
    uint16_t wSize;
    TransposeType transposeType;
};

表3 VtransposeParams结构体内参数说明

参数名称

含义

nSize

n轴长度，取值范围：m∈[0, 65535] 。默认值为0。

cSize

c轴长度，取值范围：m∈[0, 65535] 。默认值为0。

hSize

h轴长度，取值范围：m∈[0, 65535] 。默认值为0。

wSize

w轴长度，取值范围：m∈[0, 65535] 。默认值为0。

transposeType

数据排布及reshape的类型，类型为TransposeType枚举类。

           
                enum class TransposeType : uint8_t {
    TRANSPOSE_TYPE_NONE,           // default value
    TRANSPOSE_NZ2ND_0213,          // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2NZ_0213,          // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2NZ_012_WITH_N,    // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2ND_012_WITH_N,    // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2ND_012_WITHOUT_N, // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2NZ_012_WITHOUT_N, // 当前不支持
    TRANSPOSE_ND2ND_ONLY,          // 当前不支持
    TRANSPOSE_ND_UB_GM,            // 当前不支持
    TRANSPOSE_GRAD_ND_UB_GM,       // 当前不支持
    TRANSPOSE_ND2ND_B16,           // [16,16]二维矩阵转置
    TRANSPOSE_NCHW2NHWC,           // [N,C,H,W]->[N,H,W,C]，
    TRANSPOSE_NHWC2NCHW            // [N,H,W,C]->[N,C,H,W]
};

注意：当transposeType为TRANSPOSE_ND2ND_B16时，hSize和wSize必须传入16，nSize和cSize传入无效。

表4 增强转置接口支持的数据类型
transposeType	支持的数据类型
TRANSPOSE_ND2ND_B16	Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：uint16_t 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 Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：uint16_t 注意：如果要实现int16_t/half类型，shape为[16,16]二维矩阵的转置，可使用普通转置接口。
TRANSPOSE_NCHW2NHWC	Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：uint8_t/uint16_t/uint32_t Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：int8_t/uint8_t/int16_t/uint16_t/half/int32_t/uint32_t/float
TRANSPOSE_NHWC2NCHW	Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：uint8_t/uint16_t/uint32_t Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：int8_t/uint8_t/int16_t/uint16_t/half/int32_t/uint32_t/float

表5 增强转置接口sharedTmpBuffer所需的大小
transposeType	支持的数据类型
TRANSPOSE_ND2ND_B16	Atlas推理系列产品AI Core：0B Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：0B Atlas 200/500 A2推理产品: 0B
TRANSPOSE_NCHW2NHWC	Atlas推理系列产品AI Core：0B Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品： int8_t/uint8_t类型：(cSize + 2) * 32 * 32 * 1B int16_t/uint16_t/half类型：(cSize + 2) * 16 * 16 * 2B int32_t/uint32_t/float类型：(cSize + 2) * 16 * 8 * 4B
TRANSPOSE_NHWC2NCHW	Atlas推理系列产品AI Core：0Byte Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品： int8_t/uint8_t类型：(cSize * 2 + 1) * 32 * 32 * 1B int16_t/uint16_t/half类型：(cSize * 2 + 1) * 16 * 16 * 2B int32_t/uint32_t/float类型：(cSize * 2 + 1) * 16 * 8 * 4B

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

注意事项

操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。
该指令不可迭代（即不能通过repeatTimes重复）。
[N,C,H,W]与[N,H,W,C]互相转换，H*W需要32B对齐。
普通转置接口支持srcLocal和dstLocal复用。
增强转置接口，transposeType为TRANSPOSE_ND2ND_B16时支持srcLocal和dstLocal复用，transposeType为TRANSPOSE_NCHW2NHWC、TRANSPOSE_NHWC2NCHW时不支持srcLocal和dstLocal复用。

返回值

无

调用示例

普通接口调用示例，该示例对[16,16]的half类型矩阵进行转置。

        
         
           
           
             #include "kernel_operator.h"

class KernelTranspose {
public:
    __aicore__ inline KernelTranspose() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm)
    {
        srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)dstGm);

        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::Transpose<half>(dstLocal, srcLocal);

        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 = 256;
    int dstDataSize = 256;
};

extern "C" __global__ __aicore__ void transpose_kernel(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm)
{
    KernelTranspose op;
    op.Init(src, dstGm);
    op.Process();
}

            

          

        
       

输入数据(src_gm):
[[  0.   1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.  11.  12.  13.
   14.  15.]
 [ 16.  17.  18.  19.  20.  21.  22.  23.  24.  25.  26.  27.  28.  29.
   30.  31.]
 [ 32.  33.  34.  35.  36.  37.  38.  39.  40.  41.  42.  43.  44.  45.
   46.  47.]
 [ 48.  49.  50.  51.  52.  53.  54.  55.  56.  57.  58.  59.  60.  61.
   62.  63.]
 [ 64.  65.  66.  67.  68.  69.  70.  71.  72.  73.  74.  75.  76.  77.
   78.  79.]
 [ 80.  81.  82.  83.  84.  85.  86.  87.  88.  89.  90.  91.  92.  93.
   94.  95.]
 [ 96.  97.  98.  99. 100. 101. 102. 103. 104. 105. 106. 107. 108. 109.
  110. 111.]
 [112. 113. 114. 115. 116. 117. 118. 119. 120. 121. 122. 123. 124. 125.
  126. 127.]
 [128. 129. 130. 131. 132. 133. 134. 135. 136. 137. 138. 139. 140. 141.
  142. 143.]
 [144. 145. 146. 147. 148. 149. 150. 151. 152. 153. 154. 155. 156. 157.
  158. 159.]
 [160. 161. 162. 163. 164. 165. 166. 167. 168. 169. 170. 171. 172. 173.
  174. 175.]
 [176. 177. 178. 179. 180. 181. 182. 183. 184. 185. 186. 187. 188. 189.
  190. 191.]
 [192. 193. 194. 195. 196. 197. 198. 199. 200. 201. 202. 203. 204. 205.
  206. 207.]
 [208. 209. 210. 211. 212. 213. 214. 215. 216. 217. 218. 219. 220. 221.
  222. 223.]
 [224. 225. 226. 227. 228. 229. 230. 231. 232. 233. 234. 235. 236. 237.
  238. 239.]
 [240. 241. 242. 243. 244. 245. 246. 247. 248. 249. 250. 251. 252. 253.
  254. 255.]]

输出数据(dst_gm):
[[  0.  16.  32.  48.  64.  80.  96. 112. 128. 144. 160. 176. 192. 208.
  224. 240.]
 [  1.  17.  33.  49.  65.  81.  97. 113. 129. 145. 161. 177. 193. 209.
  225. 241.]
 [  2.  18.  34.  50.  66.  82.  98. 114. 130. 146. 162. 178. 194. 210.
  226. 242.]
 [  3.  19.  35.  51.  67.  83.  99. 115. 131. 147. 163. 179. 195. 211.
  227. 243.]
 [  4.  20.  36.  52.  68.  84. 100. 116. 132. 148. 164. 180. 196. 212.
  228. 244.]
 [  5.  21.  37.  53.  69.  85. 101. 117. 133. 149. 165. 181. 197. 213.
  229. 245.]
 [  6.  22.  38.  54.  70.  86. 102. 118. 134. 150. 166. 182. 198. 214.
  230. 246.]
 [  7.  23.  39.  55.  71.  87. 103. 119. 135. 151. 167. 183. 199. 215.
  231. 247.]
 [  8.  24.  40.  56.  72.  88. 104. 120. 136. 152. 168. 184. 200. 216.
  232. 248.]
 [  9.  25.  41.  57.  73.  89. 105. 121. 137. 153. 169. 185. 201. 217.
  233. 249.]
 [ 10.  26.  42.  58.  74.  90. 106. 122. 138. 154. 170. 186. 202. 218.
  234. 250.]
 [ 11.  27.  43.  59.  75.  91. 107. 123. 139. 155. 171. 187. 203. 219.
  235. 251.]
 [ 12.  28.  44.  60.  76.  92. 108. 124. 140. 156. 172. 188. 204. 220.
  236. 252.]
 [ 13.  29.  45.  61.  77.  93. 109. 125. 141. 157. 173. 189. 205. 221.
  237. 253.]
 [ 14.  30.  46.  62.  78.  94. 110. 126. 142. 158. 174. 190. 206. 222.
  238. 254.]
 [ 15.  31.  47.  63.  79.  95. 111. 127. 143. 159. 175. 191. 207. 223.
  239. 255.]]

增强接口调用示例，完成half类型的[N,C,H,W]->[N,H,W,C]转置。

        
         
           
           
             #include "kernel_operator.h"

template <typename T>
class Kernel4dTrans {
public:
    __aicore__ inline Kernel4dTrans() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t *srcGm, __gm__ uint8_t *dstGm)
    {
        inputSize = N * C * H * W;
        tmpBufferSize = (C + 2) * 16 * 16;
        srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)srcGm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)dstGm);
        pipe.InitBuffer(inQueueSrcVecIn, 1, inputSize*sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(inQueueSrcVecOut, 1, inputSize*sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(tmpQueue, 1, tmpBufferSize * sizeof(T));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = inQueueSrcVecIn.AllocTensor<T>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal, inputSize);
        inQueueSrcVecIn.EnQue(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = inQueueSrcVecIn.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = inQueueSrcVecOut.AllocTensor<T>();
        AscendC::LocalTensor<uint8_t> stackBuffer = tmpQueue.AllocTensor<uint8_t>();

        AscendC::TransposeParamsExt transposeParams;
        transposeParams.nSize = N;
        transposeParams.cSize = C;
        transposeParams.hSize = H;
        transposeParams.wSize = W;
        transposeParams.transposeType = transposetype;
        AscendC::Transpose(dstLocal, srcLocal, stackBuffer, transposeParams);
        inQueueSrcVecOut.EnQue<T>(dstLocal);
        inQueueSrcVecIn.FreeTensor(srcLocal);
        tmpQueue.FreeTensor(stackBuffer);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = inQueueSrcVecOut.DeQue<T>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, inputSize);
        inQueueSrcVecOut.FreeTensor(dstLocal);
    }
private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrcVecIn;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> inQueueSrcVecOut;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECCALC, 1> tmpQueue;

    AscendC::GlobalTensor<T> srcGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<T> dstGlobal;
    uint32_t N = 3;
    uint32_t C = 3;
    uint32_t H = 2;
    uint32_t W = 8;
    uint32_t inputSize, tmpBufferSize;
    AscendC::TransposeType transposetype = AscendC::TransposeType::TRANSPOSE_NCHW2NHWC;
};

extern "C" __global__ __aicore__ void transpose_kernel(__gm__ uint8_t* srcGm, __gm__ uint8_t* dstGm)
{
    Kernel4dTrans<half>op;
    op.Init(srcGm, dstGm);
    op.Process();
}

            

          

        
       

父主题： 数据转换