本节介绍非32字节对齐数据的更多处理方式，包括数据搬入、计算和搬出的处理。用户在实际算子开发中，可以参考如下方案介绍和算子样例灵活地处理非对齐场景。

数据搬运和Vector计算的对齐要求

进行数据搬运和Vector计算时，对于搬运的数据长度和操作数的起始地址有如下的对齐要求：

使用DataCopy接口进行数据搬运，搬运的数据长度和操作数的起始地址（UB上）必须保证32字节对齐。
通常情况下，进行Vector计算时，操作数的起始地址必须保证32字节对齐。具体对齐要求需要查阅对应的API参考进行确认。

下文描述中的Global指Global Memory上的tensor，Local指Local Memory上的tensor。

下面是一些非对齐搬运和计算的例子。

非对齐搬入
当需要从Global拷贝11个half数值到Local时，为保证搬运的数据长度32字节对齐，使用DataCopy拷贝16个half（32B）数据到Local上，Local[11]~Local[15]被写成无效数据-1。
图1 非对齐搬入
非对齐搬出
当需要从Local拷贝11个half数值到Global时，为保证搬运的数据长度32字节对齐，使用DataCopy拷贝16个half（32B）数据到Global上，Global[11]~Global[15]被写成无效数据-1。
图2 非对齐搬出
矢量计算起始地址非32字节对齐的错误示例
矢量计算时需要保证起始地址32字节对齐，如下的示例中，从Local1[7]，即LocalTensor的第8个数开始计算，起始地址不满足32字节对齐，是错误示例。
图3 矢量计算起始地址非32字节对齐的错误示例

非对齐处理方案

DataCopyPad接口提供非对齐搬运的功能，如果基于该接口支持的产品开发算子（参见支持的型号），则可以直接使用该接口解决非对齐场景下的搬运问题。使用DataCopyPad的完整示例请参考DataCopyPad样例（工程化算子开发）和DataCopyPad样例（kernel直调）。

部分型号不支持DataCopyPad接口，需要参考如下的方案处理。

图4 非对齐处理方案示意图

由于搬入时搬运的数据长度必须保证32字节对齐。数据长度非对齐的情况下，从Global逐行搬运Tensor数据到Local中，Local中每行都存在冗余数据。

搬入后，进行矢量计算时对冗余数据的处理方式有以下几种：

冗余数据参与计算。一般用于elewise计算场景。
通过mask参数掩掉冗余数据。一般用于轴归约计算等场景。
通过Duplicate逐行清零。计算前，针对每一行数据，调用基础API Duplicate对冗余数据位置填充0值。
通过Pad一次性清零。计算前，针对多行数据，可以采用高阶API Pad接口对冗余数据一次性清零。

由于搬出时搬运的数据长度和操作数的起始地址（UB上）必须保证32字节对齐，搬出时可以选择去除冗余数据或者带着冗余数据搬出的方式。

使用UnPad接口去除冗余数据后搬出。待搬出的有效数据总长度满足32字节对齐时，可使用高阶API UnPad接口去除冗余数据并完整搬出。
使用GatherMask收集有效数据后搬出。待搬出的有效数据总长度大于等于32字节时，可使用GatherMask重新收集有效数据，保证搬出的有效数据起始地址和数据长度32字节对齐。
带冗余数据搬出。注意多核处理时开启原子加（使用SetAtomicAdd接口），防止数据踩踏。

下面分别对上述几种处理方案做详细说明。

冗余数据参与计算
 如下图所示，对前11个half数据进行Abs计算，冗余数据可以参与计算，不影响最终结果。步骤为：
1. 使用DataCopy从GLobal搬运16个half数据到Local1中，包含冗余数据-11~-15；
2. 直接使用Abs做整块计算，不用计算尾块大小，冗余数据参与计算。
图5 冗余数据参与计算
使用mask掩掉冗余数据
 如下图所示，假设输入数据的shape为16 * 4，将输入数据搬入到UB后每行数据前4个half数据为有效数据，其余为冗余数据。为只对前4个half数据进行ReduceMin计算，可以通过设置mask参数的方法掩掉冗余数据。针对每行数据的处理步骤为：
1. 使用DataCopy从Global搬运16个half数据到Local1中；
2. 对归约计算的目的操作数Local2清零，如使用Duplicate等；
3. 进行归约操作，将ReduceMin的mask模式设置为前4个数据有效，从而掩掉冗余数据。
图6 使用mask掩掉脏数据

通过Duplicate逐行清零。

如下图所示，对于搬入后的非对齐数据，逐行进行Duplicate清零处理，步骤为：

使用DataCopy从Global搬运16个half数据到Local中；

使用基础API Duplicate，按照如下方式设置mask值，控制仅后5个元素位置有效，将冗余数据填充为0。

          
               uint64_t mask0 = ((uint64_t)1 << 16) - ((uint64_t)1 << 11); 
uint64_t mask[2] = {mask0, 0};

图7 通过Duplicate逐行清零
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通过Pad一次性清零。
如下图所示，假设输入数据的shape为16 * 6，搬入Local后大小为16 * 16，每行都包含冗余数据，逐行清零性能较差，可以使用Pad一次性清零，步骤为：
1. 将16 * 6的数据从GM上逐行搬入UB后，每行有6个有效数据；
2. 使用Pad接口将冗余数据位置填充为0。（对应Pad接口使用场景为：tensor的width已32B对齐，但是有部分冗余数据）。
图8 通过Pad一次性清零
使用UnPad接口去除冗余数据后搬出。
如下图所示，Local内存大小为16*16，每行中只有前6个数为有效数据，要搬出的有效数据16 * 6满足32B对齐，可以使用UnPad接口去除冗余数据并完整搬出。步骤如下：
1. 使用UnPad高阶API去除冗余值；
2. 使用DataCopy搬运出连续的16 * 6个half数据到Global中。
图9 使用UnPad接口去除冗余数据后搬出
使用GatherMask收集有效数据后搬出。
如下图所示，为搬出19个half数据到Global中，有16-18这3个数据的搬运无法满足对齐要求，使用GatherMask对有效数据进行重新收集，收集3-18这16个数据并搬出。步骤如下：
1. 完整拷贝前16个half（32B）数据到Global中；
2. 使用GatherMask接口，将Local1[3]~[18]的数Gather到Local2中，Local2从对齐地址开始；
3. 从Local2中搬运Gather的数据（32B整数倍）到Global中。
图10 使用GatherMask收集有效数据后搬出。
带冗余数据搬出
 如下图所示，有4个核参与计算，每个核拷贝出4个数，每个核上拷贝的数据长度不满足32字节对齐，采用将冗余数据一起搬出的方式，步骤如下：
1. 将目标Global完整清零，可以通过在host清零或者在kernel侧用UB覆盖的方式处理；
2. 将本核内的Local数据，除了要搬出的4个有效数据，其余冗余部分清零（使用Duplicate接口）；
3. 使用原子累加的方式拷贝到Global，原子累加结合冗余数据清零，确保不会出现数据踩踏。
  图11 带冗余数据搬出

样例介绍

样例一：冗余数据参与计算+使用GatherMask收集有效数据后搬出。

本样例中展示了shape为128 * 18的tensor进行Abs计算的算子实现。针对每行数据的处理方案如下：

搬入后，每行数据的后14个数为冗余数据。Abs接口入参BLOCKLEN_CEIL为32个数，是18个数进行32字节对齐后的结果，有14个冗余数据参与计算。

        
             AscendC::Abs(outputLocal, inputLocal, BLOCKLEN_CEIL); // main calculation

计算完成后，通过GatherMask的bufPattern入参控制收集18个数中的后16个数。

        
             uint16_t tmpValue = 0;
AscendC::Duplicate<uint16_t>(bufPattern, tmpValue, 16);
bufPattern.SetValue(0, 0b1111111111111100); // select the last 14 elements of the first 16 positions
bufPattern.SetValue(1, 0b0000000000000011); // select the first 2 elements of the next 16 positions
uint32_t mask = 32;
uint64_t rsvdCnt = 0;
AscendC::LocalTensor<half> tailLocal = outQueueTail.AllocTensor<half>();
AscendC::GatherMask(tailLocal, outputLocal, bufPattern, true, mask, {1, 1, 8, 8}, rsvdCnt);

首先使用DataCopy搬运前16个数，然后搬运后16个数，中间的14个数存在重复搬运。注意：因为DataCopy的目的地址存在重叠所以需要通过PipeBarrier添加流水同步。

        
             uint32_t copyLenMain = TILE_LENGTH * sizeof(half) / 32 * 32 / sizeof(half);
uint32_t offsetMain = progress * TILE_LENGTH;
AscendC::DataCopy(dstGlobal[offsetMain], outputLocal, copyLenMain);
AscendC::PipeBarrier<PIPE_MTE3>();
uint32_t tailLen = 32 / sizeof(half);
uint32_t offsetTail = offsetMain + (TILE_LENGTH - tailLen);
AscendC::DataCopy(dstGlobal[offsetTail], tailLocal, tailLen);

搬入时要保证32字节对齐，所以要将输入的最后一行补齐到32字节对齐，防止访问非法数据，main.cpp中对GM上输入的长度的定义如下：

        
             size_t inputByteSize = 2318 * sizeof(int16_t); // 2318 = 2304 + 32 - 18
size_t outputByteSize = 2304 * sizeof(int16_t);

样例二：通过Duplicate逐行清零+带冗余数据搬出。

本样例中展示了shape为64 * 11的tensor进行Abs计算的算子实现。共使用4个核，每个核处理16 * 11个数据。

搬入后，每行数据的后5个数为冗余数据。通过Duplicate接口对每行数据中的后5个数据进行清零。

        
             // mask mode controls only the last 5 elements doing Duplicate
uint64_t mask0 = (1ul << 16) - (1ul << BLOCK_ELEMENT_NUM);
uint64_t mask[2] = {mask0, 0};
for (int32_t i = 0; i < BLOCK_GROUP_NUM; i++) {
    AscendC::Duplicate<half>(inputLocal[i * BLOCKLEN_CEIL], 0, mask, 1, 1, 1); // clear dummy data on inputLocal
}
AscendC::Abs(outputLocal, inputLocal, BLOCKLEN_CEIL * BLOCK_GROUP_NUM);

搬出时，带冗余数据搬出并开启原子累加，BLOCKLEN_CEIL中包含冗余数据。

        
             AscendC::SetAtomicAdd<half>();
for (int32_t i = 0; i < BLOCK_GROUP_NUM; i++) {
    AscendC::DataCopy<half>(dstGlobal[i * BLOCK_ELEMENT_NUM], outputLocal[i * BLOCKLEN_CEIL], BLOCKLEN_CEIL);
}
AscendC::SetAtomicNone();

所以在初始化时，需要对GM数据进行清零，清零代码如下，示例中多个核都调用InitGlobalMemory接口进行清零，需要调用SyncAll进行核间同步。

        
             AscendC::InitGlobalMemory<half>(dstGlobal, blockLength, 0);

pipe.InitBuffer(inQueue, BUFFER_NUM, BLOCK_GROUP_NUM * BLOCKLEN_CEIL * sizeof(half));
pipe.InitBuffer(outQueue, BUFFER_NUM, BLOCK_GROUP_NUM * BLOCKLEN_CEIL * sizeof(half));
pipe.InitBuffer(syncLocalTbuf, USE_CORE_NUM * DEFAULT_SYNCALL_NEED_SIZE * sizeof(int32_t));
AscendC::LocalTensor<int32_t> SyncLocal = syncLocalTbuf.Get<int32_t>();
AscendC::SyncAll(syncGlobal, SyncLocal, USE_CORE_NUM);

搬入时要保证32字节对齐，需要将输入的最后一行补齐到32字节对齐，防止访问非法数据；搬出时带冗余数据搬出，输出的最后一行也需要补齐到32字节对齐。main.cpp中对GM上输入输出的长度的定义如下：

        
             // copy in borrow the next (BLOCKLEN_CEIL - BLOCK_ELEMENT_NUM) elements of srcGM  
size_t inputByteSize = 709 * sizeof(int16_t);
// copy out atomic add extra (BLOCKLEN_CEIL - BLOCK_ELEMENT_NUM) zeros to dstGM
size_t outputByteSize = 709 * sizeof(int16_t);

样例三：冗余数据参与计算+使用UnPad接口去除冗余数据后搬出。

本样例中展示了shape为2048 * 14的tensor进行Abs计算的算子实现。共使用8个核，每个核处理256 * 14个数据。

搬入后，每行数据的后2个数为冗余数据。Abs接口入参BLOCK_GROUP_NUM * BLOCKLEN_CEIL为连续的16行数据，每行16个数，每行的冗余数据参与计算。

        
             AscendC::Abs(inputLocal, inputLocal, BLOCK_GROUP_NUM * BLOCKLEN_CEIL); // main calculation

计算后，使用UnPad接口去除冗余数据后再搬出，通过unPadParams.rightPad参数控制去除每行最后的2个冗余数据。

        
             unPadParams.rightPad = BLOCKLEN_CEIL - BLOCK_ELEMENT_NUM; // delete 2 dummy half each row
AscendC::UnPad<half>(outputLocal, inputLocal, unPadParams, this->tiling);

注意：UnPad接口需要传入tiling参数。abs_unpad_tiling.cpp中关键计算过程如下：

         
              AscendC::GetUnPadMaxMinTmpSize(*ascendcPlatform, srcShape, sizeof(int16_t), tmpMaxSize, tmpMinSize);
optiling::UnPadTiling tilingData;
AscendC::UnPadTilingFunc(srcShape, tmpMaxSize, sizeof(int16_t), tilingData);

main.cpp中tiling参数需要通过核函数的入参传入到kernel侧，供UnPad高阶API使用。

        
             ACLRT_LAUNCH_KERNEL(abs_unpad_custom)(blockDim, stream, xDevice, zDevice, workspaceDevice, tilingDevice);

搬入时要保证32字节对齐，所以要将输入的最后一行补齐到32字节对齐，防止访问非法数据，main.cpp中对GM上输入的长度的定义如下。

        
             // 28674 is TOTAL_LENGTH + (BLOCKLEN_CEIL - BLOCK_ELEMENT_NUM)
// 28672 is TOTAL_LENGTH
// copy in borrow the next (BLOCKLEN_CEIL - BLOCK_ELEMENT_NUM) elements of srcGM
uint32_t oriLength = 28672;
uint32_t colNum = 14;
uint32_t maxColNum = 32 / sizeof(uint16_t);
uint32_t padLength = oriLength + maxColNum - colNum;
size_t inputByteSize = padLength * sizeof(int16_t);
size_t outputByteSize = oriLength * sizeof(int16_t);

示例四：通过Pad一次性清零+带冗余数据搬出。

本样例中展示了shape为2048 * 7的tensor进行Abs计算的算子实现。共使用8个核，每个核处理256 * 7个数据。

搬入后，每行数据的后9个数为冗余数据。每个核上通过Pad接口将256 * 9的冗余数据块整体清零后参与Abs计算。

        
             AscendC::PadParams padParams = {0, BLOCKLEN_CEIL - BLOCK_ELEMENT_NUM, 0};
AscendC::Pad(outputLocal, inputLocal, padParams, this->tiling);
AscendC::Abs(outputLocal, outputLocal, BLOCK_GROUP_NUM * BLOCKLEN_CEIL); // main calculation

计算后带冗余数据搬出的代码解释和样例二一致。

注意：Pad接口需要传入tiling参数。abs_pad_tiling.cpp中关键计算过程如下：

         
              AscendC::GetPadMaxMinTmpSize(srcShape, sizeof(int16_t), tmpMaxSize, tmpMinSize); 
optiling::PadTiling tilingData;
AscendC::PadTilingFunc(srcShape, oriSrcShape, tmpMaxSize, sizeof(int16_t), tilingData);

main.cpp中tiling参数需要通过核函数的入参传入到kernel侧，供Pad高阶API使用。

        
             ACLRT_LAUNCH_KERNEL(abs_pad_custom)(blockDim, stream, xDevice, zDevice, workspaceDevice, tilingDevice);

        
             // 14336 is the length of input data
uint32_t oriLength = 14336;
// we must allocate more space to prevent invalid address access
uint32_t padLength = oriLength + shapePad[1] - shapeUsed[1];
size_t inputByteSize = padLength * sizeof(int16_t);
size_t outputByteSize = padLength * sizeof(int16_t);
// however, original length must be used when output to file
size_t outputFileSize = oriLength * sizeof(int16_t);

样例五：使用mask掩掉冗余数据+带冗余数据搬出。

本样例中展示了shape为16 * 4的tensor每行数据进行ReduceMin计算的算子实现。共使用4个核，每个核处理4 * 4个数据。

搬入后，每行数据的后12个数为冗余数据。通过ReduceMin的入参Mask控制只有前4个数参与计算。

        
             uint64_t Mask0 = ((uint64_t)1 << BLOCK_ELEMENT_NUM) - 1; // mask mode controls only the first 4 elements do ReduceMin calculation
uint64_t Mask[2] = {Mask0, 0};
// main calculation
for (int i = 0; i < BLOCK_GROUP_NUM; i++) {
    AscendC::ReduceMin<half>(outputLocal[i * BLOCKLEN_CEIL], inputLocal[i * BLOCKLEN_CEIL], workLocal, Mask, 1, 8, false);
}
outQueue.EnQue<half>(outputLocal);
inQueue.FreeTensor(inputLocal);

计算后带冗余数据搬出的代码解释和样例二一致。

        
             // copy in borrow the next (BLOCKLEN_CEIL - BLOCK_ELEMENT_NUM) elements of srcGM
size_t inputByteSize = 76 * sizeof(int16_t);
// copy out atomic add extra (BLOCKLEN_CEIL - BLOCK_ELEMENT_NUM) zeros to dstGM
size_t outputByteSize = 76 * sizeof(int16_t);