VectorPadding(ISASI)产品支持情况产品是否支持Ascend 950PR/Ascend 950DTxAtlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品xAtlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品x功能说明根据padModepad模式与padSidepad方向对源操作数按照datablock进行填充操作。假设源操作数的一个datablock有16个数datablock[0:15]a~ppadSidefalse从datablock的左边开始填充即datablock的起始值方向(a-p)padSidetrue从datablock的右边开始填充即datablock的结束值方向(p-a)padMode0用邻近数作为填充值例aaa|abc(padSidefalse)、nop|ppp(padSidetrue)padMode1用邻近datablock值对称填充例cba|abc(padSidefalse)、nop|pon(padSidetrue)padMode2用邻近datablock值填充偏移一个数做对称填充例padSidefalsexcb|abcxcb被填充填充过程描述a被丢弃对称填充x处填充0padSidetruenop|onxonx被填充填充过程描述p被丢弃对称填充x处填充0函数原型tensor前n个数据计算template typename T __aicore__ inline void VectorPadding(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src, const uint8_t padMode, const bool padSide, const uint32_t count)tensor高维切分计算mask逐bit模式template typename T, bool isSetMask true __aicore__ inline void VectorPadding(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src, const uint8_t padMode, const bool padSide, const uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams repeatParams)mask连续模式template typename T, bool isSetMask true __aicore__ inline void VectorPadding(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src, const uint8_t padMode, const bool padSide, const uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams repeatParams)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值必须设置为占位符MASK_PLACEHOLDER。表 2参数说明参数名输入/输出描述dst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。src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。padMode输入padding模式类型为uint8_t取值范围[0,2]。0用邻近数作为填充值。1用邻近datablock值对称填充。2用邻近datablock值填充偏移一个数做对称填充。padSide输入padding的方向类型为bool。false左边。true右边。count输入参与计算的元素个数。mask[]/mask输入mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。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。mask为数组形式数组长度和数组元素的取值范围和操作数的数据类型有关。当操作数为16位时数组长度为2mask[0]、mask[1]∈[0, 264-1]并且不同时为0当操作数为32位时数组长度为1mask[0]∈(0, 264-1]当操作数为64位时数组长度为1mask[0]∈(0, 232-1]。例如mask[8, 0]80b1000表示仅第4个元素参与计算。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]。repeatTime输入重复迭代次数。矢量计算单元每次读取连续的256Bytes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。repeatTime表示迭代的次数。repeatParams输入控制操作数地址步长的参数。UnaryRepeatParams类型包含操作数相邻迭代间相同DataBlock的地址步长操作数同一迭代内不同DataBlock的地址步长等参数。返回值说明无约束说明操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。mask仅控制目的操作数中的哪些元素要写入源操作数的读取与mask无关。count表示写入目的操作数中的元素总数源操作数的读取与count无关。调用示例样例的srcLocal和dstLocal均为half类型。更多样例可参考LINK。tensor高维切分计算样例-mask连续模式uint64_t mask 256 / sizeof(half); uint8_t padMode 0; bool padSide false; // repeatTime 4, 128 elements one repeat, 512 elements total // dstBlkStride, srcBlkStride 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride 8, no gap between repeats AscendC::VectorPadding(dstLocal, srcLocal, padMode, padSide, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式uint64_t mask[2] { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; uint8_t padMode 0; bool padSide false; // repeatTime 4, 128 elements one repeat, 512 elements total // dstBlkStride, srcBlkStride 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride 8, no gap between repeats AscendC::VectorPadding(dstLocal, srcLocal, padMode, padSide, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });tensor前n个数据计算样例uint8_t padMode 0; bool padSide false; AscendC::VectorPadding(dstLocal, srcLocal, padMode, padSide, 512);结果示例如下// 以srcLocal的一个datablock的值为例有16个数 输入数据(srcLocal): [6.938 -8.86 -0.2263 ... 1.971 1.778] 输出数据(dstLocal): [6.938 6.938 6.938 ... 6.938 6.938]创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考