MulCast
功能说明
按元素求积后做精度转换。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。
函数原型
- tensor前n个数据计算
1 2 3
template <typename T, typename U> __aicore__ inline void MulCast(const LocalTensor<T> &dstLocal, const LocalTensor<U> &src0Local, const LocalTensor<U> &src1Local, uint32_t calCount)
- tensor高维切分计算
- mask逐bit模式
1 2 3 4
template <typename T, typename U> __aicore__ inline void MulCast(const LocalTensor<T> &dstLocal, const LocalTensor<U> &src0Local, const LocalTensor<U> &src1Local, uint64_t mask[2], const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams &repeatParams)
- mask连续模式
1 2 3
template <typename T, typename U> __aicore__ inline void MulCast(const LocalTensor<T> &dstLocal, const LocalTensor<U> &src0Local, const LocalTensor<U> &src1Local, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams &repeatParams)
- mask逐bit模式
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。 |
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。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:int8_t/uint8_t Atlas 200/500 A2推理产品, 支持的数据类型为:int8_t/uint8_t |
src0Local、src1Local |
输入 |
源操作数。 类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品,支持的数据类型为:half Atlas 200/500 A2推理产品, 支持的数据类型为:half |
calCount |
输入 |
输入数据元素个数。 |
mask |
输入 |
|
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。 |
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 A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品
Atlas 200/500 A2推理产品
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 = 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, 相邻迭代间数据连续写入 // src0RepStride, src1RepStride = 8, 相邻迭代间数据连续读取 AscendC::MulCast(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, repeatTimes, repeatParams);
- 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, 相邻迭代间数据连续写入 // src0RepStride, src1RepStride = 8, 相邻迭代间数据连续读取 AscendC::MulCast(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, repeatTimes, repeatParams);
- tensor前n个数据计算样例
AscendC::MulCast(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);
输入数据(src0Local): [1 -2 3 ... -6] 输入数据(src1Local): [1 3 -4 ... 5] 输出数据(dstLocal): [1 -6 -12 ... -30]