产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	√
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	√
Atlas 推理系列产品AI Core	√
Atlas 推理系列产品Vector Core	x
Atlas 训练系列产品	√

功能说明

源操作数src中每个元素与标量求积后和目的操作数dst中的对应元素相加，计算公式如下：

$\text{[math]}$

函数原型

tensor前n个数据计算

template <typename T, typename U>
__aicore__ inline void Axpy(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src, const U& scalarValue, const int32_t& count)

tensor高维切分计算

mask逐bit模式

template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Axpy(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src, const U& scalarValue, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

mask连续模式

template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Axpy(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src, const U& scalarValue, 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	目的操作数数据类型。目的操作数和源操作数的数据类型约束请参考表3。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half/float 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 A2 推理系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200I/500 A2 推理产品，支持的数据类型为：half/float Ascend 950PR/Ascend 950DT，支持的数据类型为：half/float/bfloat16_t/uint64_t/int64_t
U	源操作数数据类型。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half/float 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 A2 推理系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200I/500 A2 推理产品，支持的数据类型为：half/float Ascend 950PR/Ascend 950DT，支持的数据类型为：half/float/bfloat16_t/uint64_t/int64_t
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，接口入参中的mask值设置为占位符MASK_PLACEHOLDER，用于占位，无实际含义。

表2 参数说明
参数名称	输入/输出	说明
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。
scalarValue	输入	源操作数，scalar标量。scalarValue的数据类型需要和src保持一致。
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2，mask[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1，mask[0]∈(0, 2⁶⁴-1]；当操作数为64位时，数组长度为1，mask[0]∈(0, 2³²-1]。例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，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。关于该参数的具体描述请参考高维切分API。
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。

表3 数据类型约束
src数据类型	scalar数据类型	dst数据类型	PAR	支持的型号
half	half	half	128	Atlas 训练系列产品 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 Atlas 推理系列产品AI Core Atlas 200I/500 A2 推理产品 Ascend 950PR/Ascend 950DT
float	float	float	64	Atlas 训练系列产品 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 Atlas 推理系列产品AI Core Atlas 200I/500 A2 推理产品 Ascend 950PR/Ascend 950DT
half	half	float	64	Atlas 训练系列产品 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 Atlas 推理系列产品AI Core Atlas 200I/500 A2 推理产品 Ascend 950PR/Ascend 950DT
int64_t	int64_t	int64_t	64	Ascend 950PR/Ascend 950DT
uint64_t	uint64_t	uint64_t	64	Ascend 950PR/Ascend 950DT
bfloat16_t	bfloat16_t	bfloat16_t	128	Ascend 950PR/Ascend 950DT

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。

使用tensor高维切分计算接口时，src和scalar的数据类型为half、dst的数据类型为float的情况下，一个迭代处理的源操作数元素个数需要和目的操作数保持一致，所以每次迭代选取前4个datablock参与计算。设置Repeat Stride参数和mask参数以及地址重叠时，需要考虑该限制。
针对Ascend 950PR/Ascend 950DT，uint64_t/int64_t数据类型仅支持tensor前n个数据计算接口。

调用示例

本样例中只展示Compute流程中的部分代码。

tensor高维切分计算样例-mask连续模式

// repeatTime = 4, mask = 128, 128 elements one repeat, 512 elements total
// srcLocal数据类型为half，scalar数据类型为half，dstLocal数据类型为half
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat
// dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats 
AscendC::Axpy(dstLocal, srcLocal, (half)2.0, 128, 4,{ 1, 1, 8, 8 });

// srcLocal数据类型为half，scalar数据类型为half，dstLocal数据类型为float
// repeatTime = 8, mask = 64, 64 elements one repeat, 512 elements total
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat
// dstRepStride = 8, srcRepStride = 4, no gap between repeats 
AscendC::Axpy(dstLocal, srcLocal, (half)2.0, 64, 8,{ 1, 1, 8, 4 }); // 每次迭代选取源操作数前4个datablock参与计算

tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

uint64_t mask[2] = { 0xFFFFFFFFFFFFFFFF, 0xFFFFFFFFFFFFFFFF };
// repeatTime = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total, half精度组合
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat
// dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats
AscendC::Axpy(dstLocal, srcLocal, (half)2.0, mask, 4,{ 1, 1, 8, 8 });

tensor前n个数据计算样例

AscendC::Axpy(dstLocal, src0Local, (half)2.0, 512);// half精度组合

结果示例如下：

输入数据(src0Local):
[1. 2. 3. 4. 5. 6. ... 512.]
输入数据(scalarValue):2.0
输出数据(dstLocal)初始值:
[0. 0. 0. 0. 0. 0. ... 0.]
进行Axpy计算后，输出数据(dstLocal):
[2. 4. 6. 8. 10. 12. ... 1024.]