AddDeqRelu

功能说明

依次计算按元素求和、结果进行deq量化后再进行relu计算（结果和0对比取较大值）。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：

$\text{[math]}$

Deq的计算公式如下：

$\text{[math]}$

其中DeqScale需要通过SetDeqScale进行设置。具体可参考SetDeqScale。

函数原型

tensor前n个数据计算

        
             __aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensor<half> &dstLocal, const LocalTensor<int32_t> &src0Local, const LocalTensor<int32_t> &src1Local, const int32_t &calCount)

tensor高维切分计算

mask逐bit模式

          
               template <bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensor<half> &dstLocal, const LocalTensor<int32_t> &src0Local, const LocalTensor<int32_t> &src1Local, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams &repeatParams)

mask连续模式

          
               template <bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensor<half> &dstLocal, const LocalTensor<int32_t> &src0Local, const LocalTensor<int32_t> &src1Local, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams &repeatParams)

操作数使用TensorTrait类型时，LocalTensor需要输入模板参数。提供支持操作数数据类型作为模板参数传入的接口如下：

tensor前n个数据计算

         
              template <typename T, typename U>
__aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<U>& src0Local, const LocalTensor<U>& src1Local, 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 AddDeqRelu(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<U>& src0Local, const LocalTensor<U>& src1Local, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams)

mask连续模式

           
                template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void AddDeqRelu(const LocalTensor<T> &dstLocal, const LocalTensor<U> &src0Local, const LocalTensor<U> &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
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。
T	目的操作数的数据类型。
U	源操作数的数据类型。

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 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half
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：int32_t Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：int32_t
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。
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。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）。

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

约束说明

接口目的地址和源地址不能复用。

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int32_t类型，dstLocal为half类型，计算mask时以int32_t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(int32_t); // 64
// repeatTimes = 4, 一次迭代计算64个数, 共计算256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
half scale = 0.1;
AscendC::SetDeqScale(scale);
AscendC::AddDeqRelu(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64个数, 共计算256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
half scale = 0.1;
AscendC::SetDeqScale(scale);
AscendC::AddDeqRelu(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 4, 8, 8 });

tensor前n个数据计算样例

        
             half scale = 0.1;
AscendC::SetDeqScale(scale);
AscendC::AddDeqRelu(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);

结果示例如下：

输入数据(src0Local): [70 36 43 54 28 49 27 82 95 ...]
输入数据(src1Local): [19 33 34 50 42  2 97 93 99 ...]
输出数据(dstLocal): [8.9 6.9 7.7 10.4 7.0 5.1 12.4 17.5 19.4 ...]

父主题： 双目指令