功能说明

随路格式转换数据搬运，适用于在搬运时进行格式转换。

函数原型

源操作数为GlobalTensor，目的操作数为LocalTensor（只支持ND2NZ格式转换）

template <typename T>
__aicore__ inline void DataCopy(const LocalTensor<T>& dstLocal, const GlobalTensor<T>& srcGlobal, const Nd2NzParams& intriParams);

该原型接口支持的数据通路和数据类型如下所示：

表1 数据通路和数据类型（源操作数为GlobalTensor，目的操作数为LocalTensor）
支持型号	数据通路	源操作数和目的操作数的数据类型 (两者保持一致)
Atlas推理系列产品AI Core	GM -> VECIN	int8_t / uint8_t / int16_t / uint16_t / int32_t / uint32_t / half / float
Atlas推理系列产品AI Core	GM -> A1 / B1	int8_t / uint8_t / int16_t / uint16_t / int32_t / uint32_t / half / float
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品	GM -> VECIN	int8_t / uint8_t / int16_t / uint16_t / int32_t / uint32_t / half / bfloat16_t / float
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品	GM -> A1 / B1	int8_t / uint8_t / int16_t / uint16_t / int32_t / uint32_t / half / bfloat16_t / float

注意：使用该接口时需要预留8K的Unified Buffer空间，作为接口的临时数据存放区

源操作数为LocalTensor，目的操作数为GlobalTensor

支持NZ2ND格式转换

// 支持NZ2ND格式转换
template <typename T>
__aicore__ inline void DataCopy(const GlobalTensor<T>& dstGlobal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const Nz2NdParamsFull& intriParams);

该原型接口支持的数据通路和数据类型如下所示：

表2 数据通路和数据类型（源操作数为LocalTensor，目的操作数为GlobalTensor）
支持型号	数据通路	源操作数和目的操作数的数据类型 (两者保持一致)
Atlas推理系列产品AI Core	VECOUT -> GM	int16_t / uint16_t / int32_t / uint32_t / half / float
Atlas推理系列产品AI Core	CO2 -> GM	int16_t / uint16_t / int32_t / uint32_t / half / float
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品	VECOUT -> GM	int16_t / uint16_t / int32_t / uint32_t / half / bfloat16_t / float

可以通过参数控制使能NZ2ND功能，同时包含量化、relu等功能

// 可以通过参数控制使能NZ2ND功能，同时包含量化、relu等功能
template <typename T, typename U>
__aicore__ inline void DataCopy(const GlobalTensor<T>& dstGlobal, const LocalTensor<U>& srcLocal, const DataCopyCO12DstParams& intriParams); 

该原型接口支持的数据通路和数据类型如下所示：

表3 数据通路和数据类型（源操作数为LocalTensor，目的操作数为GlobalTensor）
支持型号	数据通路	源操作数的数据类型	目的操作数的数据类型
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品	CO1 -> GM	float	uint8_t/int8_t/half/bfloat16_t/float
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品	CO1 -> GM	int32_t	uint8_t/int8_t/half/int16_t/int32_t

源操作数为LocalTensor，目的操作数为LocalTensor

支持ND2NZ格式转换

// 支持ND2NZ格式转换
template <typename T>   
__aicore__ inline void DataCopy(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcGlobal, const Nd2NzParams& intriParams);

该原型接口支持的数据通路和数据类型如下所示：

表4 数据通路和数据类型（源操作数为LocalTensor，目的操作数为LocalTensor）
支持型号	数据通路	源操作数和目的操作数的数据类型 (两者保持一致)
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品	VECIN / VECCALC / VECOUT -> TSCM	int8_t / uint8_t / int16_t / uint16_t / int32_t / uint32_t / half / bfloat16_t / float

包含量化、relu等功能

template <typename T, typename U>
__aicore__ inline void DataCopy(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<U>& srcLocal, const DataCopyCO12DstParams& intriParams);

该原型接口支持的数据通路和数据类型如下所示：

表5 数据通路和数据类型（源操作数为LocalTensor，目的操作数为LocalTensor）
支持型号	数据通路	源操作数的数据类型	目的操作数的数据类型
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品	CO1 -> A1	float	uint8_t/int8_t/half/bfloat16_t
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品	CO1 -> A1	int32_t	uint8_t/int8_t/half/int16_t

参数说明

表6 接口参数说明
参数名称	输入/输出	含义
dstLocal, dstGlobal	输出	目的操作数，类型为LocalTensor或GlobalTensor。支持的数据类型为：half/int16_t/uint16_t/float/int32_t/uint32_t/int8_t/uint8_t。
srcLocal, srcGlobal	输入	源操作数，类型为LocalTensor或GlobalTensor。支持的数据类型为：half/int16_t/uint16_t/float/int32_t/uint32_t/int8_t/uint8_t。
intriParams	输入	搬运参数，类型为Nd2NzParams/Nz2NdParamsFull/DataCopyCO12DstParams。

Nd2NzParams参数解析

表7 Nd2NzParams结构体参数定义
参数名称	含义
ndNum	传输nd矩阵的数目，取值范围：ndNum∈[0, 4095]。
nValue	nd矩阵的行数，取值范围：nValue∈[0, 16384]。
dValue	nd矩阵的列数，取值范围：dValue∈[0, 65535]。
srcNdMatrixStride	源操作数相邻nd矩阵起始地址间的偏移，取值范围：srcNdMatrixStride∈[0, 65535]，单位：element。
srcDValue	源操作数同一nd矩阵的相邻行起始地址间的偏移，取值范围：srcDValue∈[1, 65535]，单位：element。
dstNzC0Stride	ND转换到NZ格式后，源操作数中的一行会转换为目的操作数的多行。dstNzC0Stride表示，目的nz矩阵中，来自源操作数同一行的多行数据相邻行起始地址间的偏移，取值范围：dstNzC0Stride∈[1, 16384]，单位：C0_SIZE（32B）。
dstNzNStride	目的nz矩阵中，Z型矩阵相邻行起始地址之间的偏移。取值范围：dstNzNStride∈[1, 16384]，单位：C0_SIZE（32B）。
dstNzMatrixStride	目的nz矩阵中，相邻nz矩阵起始地址间的偏移，取值范围：dstNzMatrixStride∈[1, 65535]，单位：element。

ND2NZ转换示意图如下，样例中参数设置值和解释说明如下：

ndNum = 2，表示传输nd矩阵的数目为2 (nd矩阵1为A1~A2 + B1~B2, nd矩阵2为C1~C2 + D1~D2)。
nValue = 2，nd矩阵的行数，也就是矩阵的高度为2。
dValue = 24，nd矩阵的列数，也就是矩阵的宽度为24个元素。
srcNdMatrixStride = 144，表达相邻nd矩阵起始地址间的偏移，即为A1~C1的距离，即为9个datablock，9 * 16 = 144个元素。
srcDValue = 48, 表示一行的所含元素个数，即为A1到B1的距离，即为3个datablock, 3 * 16 = 48个元素
dstNzC0Stride = 11。ND转换到NZ格式后，源操作数中的一行会转换为目的操作数的多行，例如src中A1和A2为1行，dst中A1和A2被分为2行。多行数据起始地址之间的偏移就是A1和A2在dst中的偏移，偏移为11个datablock。
dstNzNStride = 2，表达dst中一个ndMatrix, src的第x行和第x+1行之间的偏移，即A1和B1之间的距离，即为2个datablock。
dstNzMatrixStride = 96，表达dst中第x个ndMatrix的起点和第x+1个ndMatrix的起点的偏移，即A1和C1之间的距离，即为6个datablock, 6 * 16 = 96个元素。

图1 ND2NZ转换示意图（half数据类型）

Nz2NdParamsFull参数解析

表8 Nz2NdParamsFull结构体内参数定义
参数名称	含义
ndNum	传输nz矩阵的数目，取值范围：ndNum∈[0, 4095]。
nValue	nz矩阵的行数，取值范围：nValue∈[1, 8192]。
dValue	nz矩阵的列数，取值范围：dValue∈[1, 8192]。dValue必须为16的倍数。
srcNdMatrixStride	源相邻nz矩阵的偏移（头与头），取值范围：srcNdMatrixStride∈[1, 512]，单位256 (16 * 16) 个元素。
srcNStride	源同一nz矩阵的相邻z排布的偏移（头与头），取值范围：srcNStride∈[0, 4096]，单位16个元素。
dstDStride	目的nd矩阵的相邻行的偏移（头与头），取值范围：dstDStride∈[1, 65535]，单位：element。
dstNdMatrixStride	目的nd矩阵中，来自源相邻nz矩阵的偏移（头与头），取值范围：dstNdMatrixStride∈[1, 65535]，单位：element。

以half数据类型为例，NZ2ND转换示意图如下，样例中参数设置值和解释说明如下：

ndNum = 2，表示源nz矩阵的数目为2 (nz矩阵1为A1~A4 + B1~B4, nz矩阵2为C1~C4 + D1~D4)。
nValue = 4，nz矩阵的行数，也就是矩阵的高度为4。
dValue = 32，nz矩阵的列数，也就是矩阵的宽度为32个元素。
srcNdMatrixStride = 1，表达相邻NZ矩阵起始地址间的偏移，即为A1~C1的距离，即为256个元素(16个datablock * 16个元素per block)。
srcNStride = 4, 表示同一个源NZ矩阵的相邻Z排布的偏移，即为A1到B1的距离，即为64个元素(4个datablock* 16元素per block)。
dstDStride = 160，表达一个目的ND矩阵的相邻行之间的偏移，即A1和A2之间的距离，即为10个datablock，即10 * 16 = 160个元素。
dstNdMatrixStride = 48，表达dst中第x个目的ND矩阵的起点和第x+1个目的ND矩阵的起点的偏移，即A1和C1之间的距离，即为3个datablock, 3 * 16 = 48个元素。

图2 NZ2ND转换示意图（half数据类型）

以float数据类型为例，NZ2ND转换示意图如下，样例中参数设置值和解释说明如下：

ndNum = 2，表示源nz矩阵的数目为2 (nz矩阵1为A1~A8 + B1~B8, nz矩阵2为C1~C8 + D1~D8)。
nValue = 4，nz矩阵的行数，也就是矩阵的高度为4。
dValue = 32，nz矩阵的列数，也就是矩阵的宽度为32个元素。
srcNdMatrixStride = 1，表达相邻NZ矩阵起始地址间的偏移，即为A1到C1的距离，即为256个元素(32个datablock * 8元素per block)
srcNStride = 4, 表示同一个源NZ矩阵的相邻Z排布的偏移，即为A1到B1的距离，即为64个元素 (8个datablock * 8元素per block)。
dstDStride = 144，表达一个目的ND矩阵的相邻行之间的偏移，即A1和A3之间的距离，即为18个datablock，即18 * 8 = 144个元素。
dstNdMatrixStride = 40，表达dst中第x个目的ND矩阵的起点和第x+1个目的ND矩阵的起点的偏移，即A1和C1之间的距离，即为5个datablock, 5 * 8 = 40个元素。

图3 NZ2ND转换示意图（float数据类型）

DataCopyCO12DstParams参数解析

下文中的C0取值：一般情况下，C0 = 16；使能channelSplit（channel切分）时，C0 = 8。

表9 DataCopyCO12DstParams结构体参数定义

参数名称

含义

nSize

srcLocal横向方向的size大小。

不使能NZ2ND功能，必须为C0的倍数，此时连续传输数据块的个数为nSize/C0。
使能NZ2ND功能，不受限制。

mSize

srcLocal纵向方向的size大小。

不使能NZ2ND功能，连续传输数据块的大小为mSize * C0个元素的长度。

使能NZ2ND功能，NZ/ND矩阵的大小为mSize*nSize。

dstStride

不使能NZ2ND功能
 dstLocal相邻连续数据片段间隔（前面一个数据块的头与后面数据块的头的间隔），取值不为0，单位：datablock(32Bytes)。

使能NZ2ND功能
 dstLocal同一ND矩阵的相邻行的偏移(头与头)，取值不为0，单位：element。

srcStride

不使能NZ2ND功能
 srcLocal相邻连续数据片段间隔（前面一个数据块的头与后面数据块的头的间隔），必须为16的倍数。取值范围：srcStride∈[0, 65535]，单位：C0_Size(C0*sizeof(U), U为srcLocal的数据类型)。
使能NZ2ND功能
 srcLocal同一NZ矩阵的相邻Z排布的偏移（头与头），必须为16的倍数，取值范围：srcStride∈[0, 65535]，单位C0_size。

quantPre

用于控制量化模式，QuantMode_t类型，具体定义如下。默认值为QuantMode_t::NoQuant，即不使能量化功能。

配置为scalar量化时，需要调用SetFixpipePreQuantFlag接口来设置scalar量化参数；配置为tensor量化时，需要调用SetFixPipeConfig来设置tensor量化参数。

enum QuantMode_t
{
    NoQuant, // 不使能量化功能
    F322F16, // float量化成half, scalar量化
    F322BF16, // float量化成bfloat16_t, scalar量化
    DEQF16,  // int32_t量化成half, scalar量化
    VDEQF16, // int32_t量化成half，tensor量化
    QF322B8_PRE, // float量化成int8_t/uint8_t，scalar量化
    VQF322B8_PRE, // float量化成int8_t/uint8_t，tensor量化
    REQ8, // int32_t量化成int8_t/uint8_t，scalar量化
    VREQ8, // int32_t量化成int8_t/uint8_t，tensor量化
};

reluPre

用于配置relu操作的模式，类型为uint8_t，取值如下：

0：不使能relu
1：Normal relu

channelSplit

类型为bool，配置是否使能channel切分，对于float类型的dstLocal生效。

false：不使能
true：使能

nz2ndEn

类型为bool，配置是否使能NZ2ND的格式转换，仅在L0C->GM通路生效。

如果要使能NZ2ND的功能需要同步调用SetFixpipeNz2ndFlag来设置格式转换的相关配置信息。

false：不使能
true：使能

支持的型号

Atlas推理系列产品AI Core

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

调用示例

随路格式转换数据搬运，nz2nd

#include "kernel_operator.h"
class KernelDataCopyUb2GmNz2Nd {
public:
    __aicore__ inline KernelDataCopyUb2GmNz2Nd()
    {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* dstGm, __gm__ uint8_t* srcGm)
    {
        AscendC::Nz2NdParamsFull intriParamsIn{1, 32, 32, 1, 32, 32, 1};
        intriParams = intriParamsIn;
        srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half *)srcGm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half *)dstGm);
        pipe.InitBuffer(inQueueSrcVecIn, 1, intriParams.nValue * intriParams.dValue * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(inQueueSrcVecOut, 1, intriParams.nValue * intriParams.dValue * sizeof(half));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrcVecIn.AllocTensor<half>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal, srcGlobal, intriParams.nValue * intriParams.dValue);
        inQueueSrcVecIn.EnQue(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<half> dstLocal = inQueueSrcVecIn.DeQue<half>();
        AscendC::LocalTensor<half> srcOutLocal = inQueueSrcVecOut.AllocTensor<half>();
        AscendC::DataCopy(srcOutLocal, dstLocal, intriParams.nValue * intriParams.dValue);
        inQueueSrcVecOut.EnQue(srcOutLocal);
        inQueueSrcVecIn.FreeTensor(dstLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<half> srcOutLocalDe = inQueueSrcVecOut.DeQue<half>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, srcOutLocalDe, intriParams);
        inQueueSrcVecOut.FreeTensor(srcOutLocalDe);
    }
private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrcVecIn;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> inQueueSrcVecOut;
    AscendC::GlobalTensor<half> srcGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<half> dstGlobal;
    AscendC::Nz2NdParamsFull intriParams;
};
extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_data_copy_nz2nd_ub2out(__gm__ uint8_t* src_gm, __gm__ uint8_t* dst_gm)
{
    KernelDataCopyUb2GmNz2Nd op;
    op.Init(dst_gm, src_gm);
    op.Process();
}

结果示例：

输入数据(srcGlobal): [1 2 3 ... 1024]
输出数据(dstGlobal):[1 2 ... 15 16 513 514 ... 527 528 17 18 ... 31 32 529 530 ... 543 544 ...497 498 ...  511 512  1009 1010... 1023 1024]

随路格式转换数据搬运，通路：CO1->A1、CO1->GM

示例：mmad含有矩阵乘偏置，左矩阵和右矩阵的数据类型为int8_t，结果矩阵的数据类型为int32_t。量化模式DEQF16, scalar量化参数为0.5，将mmad计算出的结果由int32_t量化成half并搬出。

#ifdef ASCENDC_CPU_DEBUG
#include "tikicpulib.h"
#endif
#include "kernel_operator.h"
#include "../../instrs/common_utils/register_utils.h"
SET_G_CORE_TYPE_IS_AIC
template <typename dst_T, typename fmap_T, typename weight_T, typename dstCO1_T> class KernelCubeDataCopy{
public:
    __aicore__ inline KernelCubeDataCopy(uint16_t CoutIn, uint8_t dilationHIn, uint8_t dilationWIn, QuantMode_t deqModeIn)
    {
        // ceiling of 16
        Cout = CoutIn;
        dilationH = dilationHIn;
        dilationW = dilationWIn;
        C0 = 32 / sizeof(fmap_T);
        C1 = channelSize / C0;
        coutBlocks = (Cout + 16 - 1) / 16;
        ho = H - dilationH * (Kh - 1);
        wo = W - dilationW * (Kw - 1);
        howo = ho * wo;
        howoRound = ((howo + 16 - 1) / 16) * 16;
        featureMapA1Size = C1 * H * W * C0;      // shape: [C1, H, W, C0]
        weightA1Size = C1 * Kh * Kw * Cout * C0; // shape: [C1, Kh, Kw, Cout, C0]
        featureMapA2Size = howoRound * (C1 * Kh * Kw * C0);
        weightB2Size = (C1 * Kh * Kw * C0) * coutBlocks * 16;
        m = howo;
        k = C1 * Kh * Kw * C0;
        n = Cout;
        biasSize = Cout;                  // shape: [Cout]
        dstSize = coutBlocks * howo * 16; // shape: [coutBlocks, howo, 16]
        dstCO1Size = coutBlocks * howoRound * 16;
        fmRepeat = featureMapA2Size / (16 * C0);
        weRepeat = weightB2Size / (16 * C0);
        deqMode = deqModeIn;
    }
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* fmGm, __gm__ uint8_t* weGm, __gm__ uint8_t* biasGm, __gm__ uint8_t* deqGm, __gm__ uint8_t* dstGm)
    {
        fmGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ fmap_T*)fmGm);
        weGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ weight_T*)weGm);
        biasGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ dstCO1_T*)biasGm);
        deqGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ uint64_t*)deqGm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ dst_T*)dstGm);
        pipe.InitBuffer(inQueueFmA1, 1, featureMapA1Size * sizeof(fmap_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueFmA2, 1, featureMapA2Size * sizeof(fmap_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueWeB1, 1, weightA1Size * sizeof(weight_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueWeB2, 1, weightB2Size * sizeof(weight_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueBiasA1, 1, biasSize * sizeof(dstCO1_T));
        pipe.InitBuffer(inQueueDeqA1, 1, dstCO1Size * sizeof(uint64_t));
        pipe.InitBuffer(inQueueDeqFB, 1, dstCO1Size * sizeof(uint64_t));
        pipe.InitBuffer(outQueueCO1, 1, dstCO1Size * sizeof(dstCO1_T));
        pipe.InitBuffer(outQueueA1, 1, dstCO1Size * sizeof(dst_T));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Split();
        Compute();
        CopyOut();
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<fmap_T> featureMapA1 = inQueueFmA1.AllocTensor<fmap_T>();
        AscendC::LocalTensor<weight_T> weightB1 = inQueueWeB1.AllocTensor<weight_T>();
        AscendC::LocalTensor<dstCO1_T> biasA1 = inQueueBiasA1.AllocTensor<dstCO1_T>();
        AscendC::DataCopy(featureMapA1, fmGlobal, { 1, static_cast<uint16_t>(featureMapA1Size * sizeof(fmap_T) / 32), 0, 0 });
        AscendC::DataCopy(weightB1, weGlobal, { 1, static_cast<uint16_t>(weightA1Size * sizeof(weight_T) / 32), 0, 0 });
        AscendC::DataCopy(biasA1, biasGlobal, { 1, static_cast<uint16_t>(biasSize * sizeof(dstCO1_T) / 32), 0, 0 });
        inQueueFmA1.EnQue(featureMapA1);
        inQueueWeB1.EnQue(weightB1);
        inQueueBiasA1.EnQue(biasA1);
    }
    __aicore__ inline void Split()
    {
        AscendC::LocalTensor<fmap_T> featureMapA1 = inQueueFmA1.DeQue<fmap_T>();
        AscendC::LocalTensor<weight_T> weightB1 = inQueueWeB1.DeQue<weight_T>();
        AscendC::LocalTensor<fmap_T> featureMapA2 = inQueueFmA2.AllocTensor<fmap_T>();
        AscendC::LocalTensor<weight_T> weightB2 = inQueueWeB2.AllocTensor<weight_T>();
        uint8_t padList[] = {0, 0, 0, 0};
        // load3dv2
        AscendC::LoadData(featureMapA2, featureMapA1, { padList, H, W, channelSize, k, howoRound, 0, 0, 1, 1, Kw, Kh, dilationW, dilationH, false, false, 0 });
        // load2d
        AscendC::LoadData(weightB2, weightB1, { 0, weRepeat, 1, 0, 0, false, 0 });
        inQueueFmA2.EnQue<fmap_T>(featureMapA2);
        inQueueWeB2.EnQue<weight_T>(weightB2);
        inQueueFmA1.FreeTensor(featureMapA1);
        inQueueWeB1.FreeTensor(weightB1);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<fmap_T> featureMapA2 = inQueueFmA2.DeQue<fmap_T>();
        AscendC::LocalTensor<weight_T> weightB2 = inQueueWeB2.DeQue<weight_T>();
        AscendC::LocalTensor<dstCO1_T> dstCO1 = outQueueCO1.AllocTensor<dstCO1_T>();
        AscendC::LocalTensor<dstCO1_T> biasA1 = inQueueBiasA1.DeQue<dstCO1_T>();
        // C = A * B + bias
        // m: 左矩阵Height, k: 左矩阵Width, n: 右矩阵Width
        AscendC::Mmad(dstCO1, featureMapA2, weightB2, biasA1, { m, n, k, true, 0, false, false, false });
        outQueueCO1.EnQue<dstCO1_T>(dstCO1);
        inQueueFmA2.FreeTensor(featureMapA2);
        inQueueWeB2.FreeTensor(weightB2);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<dstCO1_T> dstCO1 = outQueueCO1.DeQue<dstCO1_T>();
        AscendC::LocalTensor<dst_T> dstA1 = outQueueA1.DeQue<dst_T>();
        // 使能DEQF16量化，量化参数设置为0.5
        float tmp = (float)0.5;
        // 将float的tmp转换成uint64_t的deqScalar
        uint64_t deqScalar = static_cast<uint64_t>(*reinterpret_cast<int32_t*>(&tmp));
        bool nz2ndEn = false;
        // nz2nd不使能时，nSize必须为16的倍数
        uint16_t nSize = coutBlocks * 16;
        uint16_t mSize = m;
        // srcStride必须为16的倍数
        uint16_t srcStride = (m + 16 - 1) / 16 * 16;
        // nz2nd不使能时，dstStride为burst头到头的距离，且为32B对齐
        uint32_t dstStride = m * sizeof(dst_T) * 16 / 32;
        if (nz2ndEn) {
            // nd矩阵的数量为1，src_nd_stride与dst_nd_stride填0
            AscendC::SetFixpipeNz2ndFlag(1, 0, 0);
            // nz2nd使能时，nSize可以不为16的倍数，与Mmad的n保持一致
            nSize = n;
            // nz2nd使能时，dstStride表示同一nd矩阵的相邻连续行的间隔，与n保持一致
            dstStride = nSize;
        };
        // 不使能relu与channelSplit
        AscendC::DataCopyCO12DstParams intriParams(nSize, mSize, dstStride, srcStride, deqMode, 0, false, nz2ndEn);
        
        // mov l0c to gm, deq scalar quant
        AscendC::SetFixpipePreQuantFlag(deqScalar);  // 设置量化参数
        AscendC::PipeBarrier<PIPE_FIX>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstCO1, intriParams);
        // // mov l0c to gm, deq tensor quant
        // // 需要额外申请deq tensor的gm空间，将值搬运到workA1
        // AscendC::LocalTensor<uint64_t> workA1 = inQueueDeqA1.DeQue<uint64_t>();
        // // deq tensor的size
        // uint16_t deqSize = 128;
        // AscendC::DataCopy(workA1, deqGlobal, deqSize);
        // // deq tensor在fix上的地址
        // AscendC::LocalTensor<uint64_t> deqFB = inQueueDeqFB.AllocTensor<uint64_t>();
        // // l1->fix, burst_len unit is 128Bytes
        // uint16_t fbufBurstLen = deqSize / 128;
        // AscendC::DataCopyParams dataCopyParams(1, fbufBurstLen, 0, 0);
        // AscendC::DataCopy(deqFB, workA1, dataCopyParams);
        // // 设置量化tensor
        // AscendC::SetFixPipeConfig(deqFB);
        // AscendC::PipeBarrier<PIPE_FIX>();
        // AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstCO1, intriParams);
        // inQueueDeqA1.FreeTensor(workA1);
        // inQueueDeqFB.FreeTensor(deqFB);
        // // mov l0c to l1, deq scalar quant, and then mov l1 to gm
        // AscendC::SetFixpipePreQuantFlag(deqScalar);  // 设置量化参数
        // AscendC::PipeBarrier<PIPE_FIX>();
        // AscendC::DataCopy(dstA1, dstCO1, intriParams);
        // AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstA1, dstCO1Size);
        // // mov l0c to l1, deq tensor quant, and then mov l1 to gm
        // AscendC::LocalTensor<uint64_t> workA1 = inQueueDeqA1.DeQue<uint64_t>();
        // uint16_t deqSize = 128;
        // AscendC::DataCopy(workA1, deqGlobal, deqSize);
        // AscendC::LocalTensor<uint64_t> deqFB = inQueueDeqFB.AllocTensor<uint64_t>();
        // uint16_t fbufBurstLen = deqSize / 128;
        // AscendC::DataCopyParams dataCopyParams(1, fbufBurstLen, 0, 0);
        // AscendC::DataCopy(deqFB, workA1, dataCopyParams);
        // // 设置量化tensor
        // AscendC::SetFixPipeConfig(deqFB);
        // AscendC::PipeBarrier<PIPE_FIX>();
        // AscendC::DataCopy(dstA1, dstCO1, intriParams);
        // AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstA1, dstCO1Size);
        // inQueueDeqA1.FreeTensor(workA1);
        // inQueueDeqFB.FreeTensor(deqFB);
        // outQueueCO1.FreeTensor(dstCO1);
        // outQueueA1.FreeTensor(dstA1);
    }
private:
    AscendC::TPipe pipe;
    // feature map queue
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::A1, 1> inQueueFmA1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::A2, 1> inQueueFmA2;
    // weight queue
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::B1, 1> inQueueWeB1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::B2, 1> inQueueWeB2;
    // bias queue
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::A1, 1> inQueueBiasA1;
    // deq tensor queue
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::A1, 1> inQueueDeqA1;
    // fb dst of deq tensor
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::C2PIPE2GM, 1> inQueueDeqFB;
    // dst queue
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::CO1, 1> outQueueCO1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::A1, 1> outQueueA1;
    AscendC::GlobalTensor<fmap_T> fmGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<weight_T> weGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<dst_T> dstGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<uint64_t> deqGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<dstCO1_T> biasGlobal;
    uint16_t channelSize = 32;
    uint16_t H = 4, W = 4;
    uint8_t Kh = 2, Kw = 2;
    uint16_t Cout;
    uint16_t C0, C1;
    uint8_t dilationH, dilationW;
    uint16_t coutBlocks, ho, wo, howo, howoRound;
    uint32_t featureMapA1Size, weightA1Size, featureMapA2Size, weightB2Size, biasSize, dstSize, dstCO1Size;
    uint16_t m, k, n;
    uint8_t fmRepeat, weRepeat;
    QuantMode_t deqMode = QuantMode_t::NoQuant;
};
#define KERNEL_CUBE_DATACOPY(dst_type, fmap_type, weight_type, dstCO1_type, CoutIn, dilationHIn, dilationWIn, deqModeIn)  \
    extern "C" __global__ __aicore__ void cube_datacopy_kernel_##fmap_type(__gm__ uint8_t* fmGm, __gm__ uint8_t* weGm,    \
        __gm__ uint8_t* biasGm, __gm__ uint8_t* deqGm, __gm__ uint8_t* dstGm)                                             \
    {                                                                                                                     \
        if (g_coreType == AscendC::AIV) {                                                                                 \
            return;                                                                                                       \
        }                                                                                                                 \
        KernelCubeDataCopy<dst_type, fmap_type, weight_type, dstCO1_type> op(CoutIn, dilationHIn, dilationWIn,            \
            deqModeIn);                                                                                                   \
        op.Init(fmGm, weGm, biasGm, deqGm, dstGm);                                                                        \
        op.Process();                                                                                                     \
    }
KERNEL_CUBE_DATACOPY(half, int8_t, int8_t, int32_t, 128, 1, 1, QuantMode_t::DEQF16);