AddReluCast

功能说明

按元素求和，结果和0对比取较大值，并根据源操作数和目的操作数Tensor的数据类型进行精度转换。计算公式如下，其中dstType表示目的操作数的数据类型，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 T1, typename T2>
__aicore__ inline void AddReluCast(const LocalTensor<T1>& dstLocal, const LocalTensor<T2>& src0Local, const LocalTensor<T2>& src1Local, const uint32_t calCount)

tensor高维切分计算

mask逐bit模式

          
               template <typename T1, typename T2, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void AddReluCast(const LocalTensor<T1>& dstLocal, const LocalTensor<T2>& src0Local, const LocalTensor<T2>& src1Local, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams)

mask连续模式

          
               template <typename T1, typename T2, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void AddReluCast(const LocalTensor<T1>& dstLocal, const LocalTensor<T2>& src0Local, const LocalTensor<T2>& src1Local, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T1	目的操作数数据类型。
T2	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	输入/输出	描述
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推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/int8_t ，支持的数据类型为：half/int8_t Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/int8_t Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为half/int8_t
src0Local、src1Local	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推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float/int16_t ，支持的数据类型为：half/float/int16_t 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/int16_t Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为half/float
calCount	输入	输入数据元素个数。
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]。当源操作数和目的操作数位数不同时，以数据类型的字节较大的为准。例如，源操作数为half类型，目的操作数为int8_t类型，计算mask时以half为准。
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。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。BinaryRepeatParams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）。

表3 精度转换规则
src类型	dst类型	类型转换模式介绍
float	half	将src按照CAST_NONE模式取到half所能表示的数，以half格式（溢出默认按照饱和处理）存入dst中。
half	int8_t	将src按照CAST_NONE模式取整，以int8_t格式（溢出默认按照饱和处理）存入dst中。
int16_t	int8_t	将src按照CAST_NONE模式取到int8_t所能表示的数，以int8_t格式（溢出默认按照饱和处理）存入dst中。

返回值

无

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

Atlas 200/500 A2推理产品

约束说明

无

调用示例

本样例中只展示Compute流程中的部分代码。本样例的srcLocal为half类型，dstLocal为int8_t类型，计算mask时以half为准。如果您需要运行样例代码，请将该代码段拷贝并替换双目指令样例模板更多样例中的Compute函数即可。

tensor高维切分计算样例-mask连续模式

        
             uint64_t mask = 256 / sizeof(half); // 128
// repeatTimes = 4, 一次迭代计算128个数, 共计算512个数
// dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1, 单次迭代内数据连续读取和写入
// dstRepStride = 4, src0RepStride, src1RepStride = 8, 相邻迭代间数据连续读取和写入
AscendC::AddReluCast(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 4, 8, 8 });

tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

        
             uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX };
// repeatTimes = 4, 一次迭代计算128个数, 共计算512个数
// dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1, 单次迭代内数据连续读取和写入
// dstRepStride = 4, src0RepStride, src1RepStride = 8, 相邻迭代间数据连续读取和写入
AscendC::AddReluCast(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 4, 8, 8 });

tensor前n个数据计算样例

        
             AscendC::AddReluCast(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);

结果示例如下：

输入数据(src0Local): [1 1 3 ... 512]
输入数据(src1Local): [0 0.5 -4 ... -513]
输出数据(dstLocal): [1 2 0 ... 0]

父主题： 双目指令