函数功能

源操作数(srcLocal)中每个元素与标量求积后和目的操作数(dstLocal)中的对应元素相加，计算公式如下，其中PAR表示矢量计算单元一个迭代能够处理的元素个数：

$\text{[math]}$

函数原型

tensor前n个数据计算

        
             template <typename T, typename U>
__aicore__ inline void Axpy(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<U>& srcLocal, const U& scalarValue, const int32_t& calCount)

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>& dstLocal, const LocalTensor<U>& srcLocal, const U& scalarValue, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

mask连续模式

          
               template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Axpy(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<U>& srcLocal, const U& scalarValue, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, 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。
U	源操作数数据类型。
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MASK_PLACEHOLDER。

表2 参数说明
参数名称	类型	说明
dstLocal	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。 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 800I A2推理产品，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
srcLocal	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。 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 800I A2推理产品，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
scalarValue	输入	源操作数，scalar标量。支持的数据类型为：half/float。scalarValue的数据类型需要和srcLocal保持一致。
calCount	输入	输入数据元素个数。参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，能够处理的元素个数最大值不同。矢量计算单元，每个迭代读取连续256 Bytes数据进行计算，通过多次迭代完成所有数据的读取与计算。所以当操作数为16位时，calCount∈[1，128255]，255表示迭代次数的最大值，128表示每次迭代内能够处理128个16位数据；当操作数为32位时，calCount∈[1，64255]，64表示每次迭代内能够处理64个32位数据。
mask	输入	mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。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]。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。参数类型为长度为2的uint64_t类型数组。例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，表示仅第4个元素参与计算。参数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[0]、mask[1]∈[0, 2⁶⁴-1]并且不同时为0；当操作数为32位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 2⁶⁴-1]；当操作数为64位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 2³²-1]。
repeatTimes	输入	重复迭代次数。矢量计算单元，每次读取连续的256 Bytes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。repeatTimes表示迭代的次数。关于该参数的具体描述请参考通用参数说明。
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（相邻迭代间相同datablock的地址步长）；同一迭代内datablock的地址步长参数说明请参考dataBlockStride（同一迭代内不同datablock的地址步长）。

返回值

无

支持的型号

Atlas 训练系列产品

Atlas推理系列产品AI Core

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas 200I/500 A2推理产品

约束说明

为了节省地址空间，开发者可以定义一个Tensor，供源操作数与目的操作数同时使用（即地址重叠），约束如下：
- 对于单次repeat，且源操作数与目的操作数之间要求100%完全重叠，不支持部分重叠。
- 对于多次repeat（repeatTimes>1），若源操作数与目的操作数之间存在依赖，即第N次迭代的目的操作数是第N+1次的源操作数，这种情况是不支持地址重叠的。

该接口支持的精度组合如下：
- half精度组合：srcLocal数据类型=half；scalar数据类型=half；dstLocal数据类型=half；PAR=128
- float精度组合：srcLocal数据类型=float；scalar数据类型=float；dstLocal数据类型=float；PAR=64
- mix精度组合：srcLocal数据类型=half；scalar数据类型=half；dstLocal数据类型=float；PAR=64

使用tensor高维切分计算接口时，mix精度组合模式下，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repeatStride参数和mask参数以及地址重叠时，需要考虑该限制。

调用示例

本样例中只展示Compute流程中的部分代码。如果您需要运行样例代码，请将该代码段拷贝并替换更多样例完整样例模板中Compute函数的部分代码即可。

tensor高维切分计算样例-mask连续模式

        
             // repeatTimes = 4, mask = 128, 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, 128, 4,{ 1, 1, 8, 8 });

// mix精度组合 dstLocal数据类型=float
// repeatTimes = 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 };
// repeatTimes = 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