Muls灵活标量位置【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言原生支持C和C标准规范主要由类库和语言扩展层构成提供多层级API满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit产品支持情况Ascend 950PR/Ascend 950DT支持Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品不支持Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品不支持Atlas 200I/500 A2 推理产品不支持Atlas 推理系列产品AI Core不支持Atlas 推理系列产品Vector Core不支持Atlas 训练系列产品不支持功能说明头文件路径为basic_api/kernel_operator_vec_binary_scalar_intf.h。Muls属于双目标量类计算接口矢量内每个元素和标量间做乘法支持标量在前和标量在后两种场景。其中标量输入支持配置LocalTensor单点元素计算公式如下$dst_i src_i * scalar$$dst_i scalar * src_i$函数原型tensor前n个数据计算template typename T BinaryDefaultType, bool isSetMask true, const BinaryConfig config DEFAULT_BINARY_CONFIG, typename U, typename S, typename V __aicore__ inline void Muls(const U dst, const S src0, const V src1, const int32_t count)tensor高维切分计算mask逐bit模式template typename T BinaryDefaultType, bool isSetMask true, const BinaryConfig config DEFAULT_BINARY_CONFIG, typename U, typename S, typename V __aicore__ inline void Muls(const U dst, const S src0, const V src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams repeatParams)mask连续模式template typename T BinaryDefaultType, bool isSetMask true, const BinaryConfig config DEFAULT_BINARY_CONFIG, typename U, typename S, typename V __aicore__ inline void Muls(const U dst, const S src0, const V src1, 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。对于灵活标量位置接口为预留参数暂未启用为后续的功能扩展做保留需要指定时传入默认值BinaryDefaultType即可。isSetMask是否在接口内部设置mask模式和mask值。• 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。这种模式下接口入参中的mask值必须设置为占位符MASK_PLACEHOLDER。具体使用方式可参考掩码。config类型为BinaryConfig当标量为LocalTensor单点元素类型时生效用于指定单点元素操作数位置。默认值DEFAULT_BINARY_CONFIG表示右操作数为标量。struct BinaryConfig {int8_t scalarTensorIndex 1; // 用于指定标量为LocalTensor单点元素时标量的位置0表示左操作数1表示右操作数};constexpr BinaryConfig DEFAULT_BINARY_CONFIG {1};ULocalTensor类型根据输入参数dst自动推导相应的数据类型开发者无需配置该参数保证dst满足数据类型的约束即可。SLocalTensor类型或标量类型根据输入参数src0自动推导相应的数据类型开发者无需配置该参数保证src0满足数据类型的约束即可。VLocalTensor类型或标量类型根据输入参数src1自动推导相应的数据类型开发者无需配置该参数保证src1满足数据类型的约束即可。表2参数说明参数名称类型说明dst输出目的操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。地址对齐约束参考地址对齐约束。src0/src1输入灵活标量位置接口中源操作数。• 类型为LocalTensor可作矢量操作数或标量单点元素TPosition支持VECIN/VECCALC/VECOUT。地址对齐约束参考地址对齐约束。• 类型为标量。count输入参与计算的元素个数。关于该参数的具体说明请参考连续计算。mask/mask[]输入mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。详细设置参考掩码。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。关于该参数的具体说明请参考高维切分。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。相邻迭代间的地址步长参数说明请参考repeatStride同一迭代内DataBlock的地址步长参数说明请参考dataBlockStride。数据类型针对Ascend 950PR/Ascend 950DT支持的数据为int16_t、half、bfloat16_t、int32_t、float、complex32、int64_t、uint64_t、complex64。其中complex32、int64_t、uint64_t、complex64数据类型仅支持tensor前n个数据计算接口。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。操作数地址重叠约束请参考通用地址重叠约束。调用灵活标量位置接口且源操作数为LocalTensor单点元素的场景不支持源操作数和目的操作数地址重叠。左操作数及右操作数中必须有一个为矢量当前不支持左右操作数同时为标量。本接口传入LocalTensor单点数据作为标量时idx参数需要传入编译期已知的常量传入变量时需要声明为constexpr。针对Ascend 950PR/Ascend 950DT该接口通过VF调用Reg矢量计算API实现兼容当参数count或repeatTime取值为0时软仿行为不保证该接口被视为NOP空操作。对UB空间的占用说明。针对Ascend 950PR/Ascend 950DTtensor高维切分计算占用8KB Unified Buffer。tensor前n个数据连续计算不涉及8KB Unified Buffer的占用。针对Ascend 950PR/Ascend 950DTtensor前n个数据计算API中的isSetMask参数不生效保持默认值即可。调用示例更多样例可参考LINK。tensor高维切分计算样例-mask连续模式uint64_t mask 128; // repeatTime 4, 单次迭代处理128个数计算512个数需要迭代4次 // dstBlkStride, srcBlkStride 1, 每个迭代内src0参与计算的数据地址间隔为1个datablock表示单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride, srcRepStride 8, 相邻迭代间的地址间隔为8个datablock表示相邻迭代间数据连续读取和写入 // 标量在后调用示例 AscendC::Muls(dstLocal, src0Local, src1Local[0], mask, 4, { 1, 1, 8, 8 }); // 标量在前调用示例 static constexpr AscendC::BinaryConfig config { 0 }; AscendC::MulsBinaryDefaultType, true, config(dstLocal, src0Local[0], src1Local, 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 }; // repeatTime 4, 单次迭代处理128个数计算512个数需要迭代4次 // dstBlkStride, srcBlkStride 1, 每个迭代内src0参与计算的数据地址间隔为1个datablock表示单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride, srcRepStride 8, 相邻迭代间的地址间隔为8个datablock表示相邻迭代间数据连续读取和写入 // 标量在后调用示例 AscendC::Muls(dstLocal, src0Local, src1Local[0], mask, 4, {1, 1, 8, 8}); // 标量在前调用示例 static constexpr AscendC::BinaryConfig config { 0 }; AscendC::MulsBinaryDefaultType, true, config(dstLocal, src0Local[0], src1Local, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 });tensor前n个数据计算样例// 标量在后调用示例 AscendC::Muls(dstLocal, src0Local, src1Local[0], 512); // 标量在前调用示例 static constexpr AscendC::BinaryConfig config { 0 }; AscendC::MulsBinaryDefaultType, true, config(dstLocal, src0Local[0], src1Local, 512);结果示例如下输入数据src0Local[1 2 3 ... 512] 输入数据src1Local[2 2 2 ... 2] // 标量在前src0Local[0]作为标量 输出数据dstLocal[2 2 2 ... 2] // 标量在后src1Local[0]作为标量 输出数据dstLocal[2 4 6 ... 1024]【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言原生支持C和C标准规范主要由类库和语言扩展层构成提供多层级API满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考