对连续的16*16的二维矩阵数据块进行转置，通过repeat_times参数指定转置操作的次数。每个迭代内操作256个连续地址空间数据，不同迭代间地址可以不连续，不同迭代间的空间间隔通过dst_rep_stride 和src_rep_stride参数指定。
vec_trans(dst, src, repeat_times, dst_rep_stride, src_rep_stride)
参数名称 |
输入/输出 |
含义 |
dst |
输出 |
目的操作数，保存转置结果，支持的数据类型为Tensor（int16/uint16/float16）。 Tensor的scope为Unified Buffer。 |
src |
输入 |
源操作数，支持的数据类型为Tensor（int16/uint16/float16）。 Tensor的scope为Unified Buffer。 |
repeat_times |
输入 |
迭代次数，支持的数据类型为Scalar(int/uint)、立即数(int)、Expr(int/uint)，取值范围[1, 4095]。 |
dst_rep_stride |
输入 |
相邻两次迭代之间dst地址间隔，单位为512B，支持的数据类型为：Scalar(int/uint)、立即数(int)、Expr(int/uint)， 范围：[0，4095] |
src_rep_stride |
输入 |
相邻两次迭代之间src地址间隔，单位为512B，支持的数据类型为Scalar(int/uint)、立即数(int)、Expr(int/uint)，范围：[0，4095] |
Atlas 200/300/500 推理产品
Atlas 训练系列产品
Atlas 推理系列产品AI Core
Atlas 推理系列产品Vector Core
无
from tbe import tik
tik_instance = tik.Tik()
src_gm = tik_instance.Tensor("float16", (1,16,16), name="src_gm", scope=tik.scope_gm)
src_ub = tik_instance.Tensor("float16", (1,16,16), name="src_ub", scope=tik.scope_ubuf)
dst_gm = tik_instance.Tensor("float16", (1,16,16), name="dst_gm", scope=tik.scope_gm)
dst_ub = tik_instance.Tensor("float16", (1,16,16), name="dst_ub", scope=tik.scope_ubuf)
# 拷贝用户输入数据到src ubuf
tik_instance.data_move(src_ub, src_gm, 0, 1, 16, 0, 0)
tik_instance.vec_trans(dst_ub, src_ub, 1, 1, 1)
# 将计算结果拷贝到目标gm
tik_instance.data_move(dst_gm, dst_ub, 0, 1, 16, 0, 0)
tik_instance.BuildCCE(kernel_name="vec_trans", inputs=[src_gm], outputs=[dst_gm])
结果示例：
上述例子构造输入、输出如下： 输入： src_gm=[1,2,3,4,...,256] 输出结果为： dst_gm=[1,17,33,49,...,256]
tik_instance = tik.Tik() shape = (3,16,16) dtype = "float16" # 迭代次数 repeat_time = 2 # 相邻两次迭代之间地址间隔，单位为512B, 当前示例表示源数据连续取，目的数据第一次迭代与第二次迭代头与头间隔2*512B dst_rep_stride = 2 src_rep_stride = 1 src_gm = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="src_gm", scope=tik.scope_gm) src_ub = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="src_ub", scope=tik.scope_ubuf) dst_gm = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="dst_gm", scope=tik.scope_gm) dst_ub = tik_instance.Tensor(dtype, shape, name="dst_ub", scope=tik.scope_ubuf) # 拷贝用户输入数据到src ubuf, 此处暂不对data_move 进行说明，详细参数说明请参见data_move章节 tik_instance.data_move(src_ub, src_gm, 0, 1, 48, 0, 0) # 为了方便观察，对dst_ub 先初始化为0，此处暂不对vec_dup 进行说明，详细参数说明请参见vec_dup章节 tik_instance.vec_dup(128, dst_ub, 0, 6, 8) tik_instance.vec_trans(dst_ub, src_ub, repeat_time, dst_rep_stride, src_rep_stride) # 将计算结果拷贝到目标gm, 此处暂不对data_move 进行说明，详细参数说明请参见data_move章节 tik_instance.data_move(dst_gm, dst_ub, 0, 1, 48, 0, 0) tik_instance.BuildCCE(kernel_name="vec_trans", inputs=[src_gm], outputs=[dst_gm])
结果示例：
上述例子构造输入、输出如下：
输入：
[[[ 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.]]
[[256. 257. 258. 259. 260. 261. 262. 263. 264. 265. 266. 267. 268. 269.
270. 271.]
[272. 273. 274. 275. 276. 277. 278. 279. 280. 281. 282. 283. 284. 285.
286. 287.]
[288. 289. 290. 291. 292. 293. 294. 295. 296. 297. 298. 299. 300. 301.
302. 303.]
[304. 305. 306. 307. 308. 309. 310. 311. 312. 313. 314. 315. 316. 317.
318. 319.]
[320. 321. 322. 323. 324. 325. 326. 327. 328. 329. 330. 331. 332. 333.
334. 335.]
[336. 337. 338. 339. 340. 341. 342. 343. 344. 345. 346. 347. 348. 349.
350. 351.]
[352. 353. 354. 355. 356. 357. 358. 359. 360. 361. 362. 363. 364. 365.
366. 367.]
[368. 369. 370. 371. 372. 373. 374. 375. 376. 377. 378. 379. 380. 381.
382. 383.]
[384. 385. 386. 387. 388. 389. 390. 391. 392. 393. 394. 395. 396. 397.
398. 399.]
[400. 401. 402. 403. 404. 405. 406. 407. 408. 409. 410. 411. 412. 413.
414. 415.]
[416. 417. 418. 419. 420. 421. 422. 423. 424. 425. 426. 427. 428. 429.
430. 431.]
[432. 433. 434. 435. 436. 437. 438. 439. 440. 441. 442. 443. 444. 445.
446. 447.]
[448. 449. 450. 451. 452. 453. 454. 455. 456. 457. 458. 459. 460. 461.
462. 463.]
[464. 465. 466. 467. 468. 469. 470. 471. 472. 473. 474. 475. 476. 477.
478. 479.]
[480. 481. 482. 483. 484. 485. 486. 487. 488. 489. 490. 491. 492. 493.
494. 495.]
[496. 497. 498. 499. 500. 501. 502. 503. 504. 505. 506. 507. 508. 509.
510. 511.]]
[[512. 513. 514. 515. 516. 517. 518. 519. 520. 521. 522. 523. 524. 525.
526. 527.]
[528. 529. 530. 531. 532. 533. 534. 535. 536. 537. 538. 539. 540. 541.
542. 543.]
[544. 545. 546. 547. 548. 549. 550. 551. 552. 553. 554. 555. 556. 557.
558. 559.]
[560. 561. 562. 563. 564. 565. 566. 567. 568. 569. 570. 571. 572. 573.
574. 575.]
[576. 577. 578. 579. 580. 581. 582. 583. 584. 585. 586. 587. 588. 589.
590. 591.]
[592. 593. 594. 595. 596. 597. 598. 599. 600. 601. 602. 603. 604. 605.
606. 607.]
[608. 609. 610. 611. 612. 613. 614. 615. 616. 617. 618. 619. 620. 621.
622. 623.]
[624. 625. 626. 627. 628. 629. 630. 631. 632. 633. 634. 635. 636. 637.
638. 639.]
[640. 641. 642. 643. 644. 645. 646. 647. 648. 649. 650. 651. 652. 653.
654. 655.]
[656. 657. 658. 659. 660. 661. 662. 663. 664. 665. 666. 667. 668. 669.
670. 671.]
[672. 673. 674. 675. 676. 677. 678. 679. 680. 681. 682. 683. 684. 685.
686. 687.]
[688. 689. 690. 691. 692. 693. 694. 695. 696. 697. 698. 699. 700. 701.
702. 703.]
[704. 705. 706. 707. 708. 709. 710. 711. 712. 713. 714. 715. 716. 717.
718. 719.]
[720. 721. 722. 723. 724. 725. 726. 727. 728. 729. 730. 731. 732. 733.
734. 735.]
[736. 737. 738. 739. 740. 741. 742. 743. 744. 745. 746. 747. 748. 749.
750. 751.]
[752. 753. 754. 755. 756. 757. 758. 759. 760. 761. 762. 763. 764. 765.
766. 767.]]]
输出结果为：
[[[ 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.]]
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0.]]
[[256. 272. 288. 304. 320. 336. 352. 368. 384. 400. 416. 432. 448. 464.
480. 496.]
[257. 273. 289. 305. 321. 337. 353. 369. 385. 401. 417. 433. 449. 465.
481. 497.]
[258. 274. 290. 306. 322. 338. 354. 370. 386. 402. 418. 434. 450. 466.
482. 498.]
[259. 275. 291. 307. 323. 339. 355. 371. 387. 403. 419. 435. 451. 467.
483. 499.]
[260. 276. 292. 308. 324. 340. 356. 372. 388. 404. 420. 436. 452. 468.
484. 500.]
[261. 277. 293. 309. 325. 341. 357. 373. 389. 405. 421. 437. 453. 469.
485. 501.]
[262. 278. 294. 310. 326. 342. 358. 374. 390. 406. 422. 438. 454. 470.
486. 502.]
[263. 279. 295. 311. 327. 343. 359. 375. 391. 407. 423. 439. 455. 471.
487. 503.]
[264. 280. 296. 312. 328. 344. 360. 376. 392. 408. 424. 440. 456. 472.
488. 504.]
[265. 281. 297. 313. 329. 345. 361. 377. 393. 409. 425. 441. 457. 473.
489. 505.]
[266. 282. 298. 314. 330. 346. 362. 378. 394. 410. 426. 442. 458. 474.
490. 506.]
[267. 283. 299. 315. 331. 347. 363. 379. 395. 411. 427. 443. 459. 475.
491. 507.]
[268. 284. 300. 316. 332. 348. 364. 380. 396. 412. 428. 444. 460. 476.
492. 508.]
[269. 285. 301. 317. 333. 349. 365. 381. 397. 413. 429. 445. 461. 477.
493. 509.]
[270. 286. 302. 318. 334. 350. 366. 382. 398. 414. 430. 446. 462. 478.
494. 510.]
[271. 287. 303. 319. 335. 351. 367. 383. 399. 415. 431. 447. 463. 479.
495. 511.]]]