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Gather

功能说明

给定输入的张量和一个地址偏移张量,Gather指令根据偏移地址将输入张量按元素收集到结果张量中。

函数原型

  • tensor前n个数据计算
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    template <typename T>
    __aicore__ inline void Gather(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint32_t>& srcOffsetLocal, const uint32_t srcBaseAddr, const uint32_t count)
    
  • tensor高维切分计算
    • mask逐bit模式
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      template <typename T>
      __aicore__ inline void Gather(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint32_t>& srcOffsetLocal, const uint32_t srcBaseAddr, const uint64_t mask[2], const uint8_t repeatTimes, const uint16_t dstRepStride)
      
    • mask连续模式
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      template <typename T>
      __aicore__ inline void Gather(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<uint32_t>& srcOffsetLocal, const uint32_t srcBaseAddr, const uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const uint16_t dstRepStride)
      

参数说明

表1 参数说明

参数名称

输入/输出

含义

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:int16_t/uint16_t/int32_t/uint32_t/float/half/bfloat16_t

Atlas推理系列产品AI Core,支持的数据类型为:int16_t/uint16_t/int32_t/uint32_t/float/half

Atlas 200/500 A2推理产品,支持的数据类型为:uint8_t/int8_t/uint16_t/int16_t/half/uint32_t/int32_t/float

srcLocal

输入

源操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

数据类型和dstLocal保持一致。

srcOffsetLocal

输入

每个元素在src中对应的地址偏移,地址偏移要大于等于0。该偏移量相对于src的起始基地址而言。每个数值的单位为Bytes。取值应保证src元素类型位宽对齐,否则会导致非预期行为;同时需要保证偏移地址后不能超出UB大小数据的范围。

针对以下型号,地址偏移的取值范围不超出uint32_t的范围即可。

Atlas推理系列产品AI Core

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

针对以下型号,地址偏移的取值范围如下:当操作数为8位时,取值范围为[0, 216-1];当操作数为16位时,取值范围为[0, 217-1],当操作数为32位或者64位时,不超过uint32_t的范围即可,超出取值范围可能导致非预期输出。

Atlas 200/500 A2推理产品

srcBaseAddr

输入

srcLocal的起始基地址,单位为Bytes。取值应保证src元素类型位宽对齐,否则会导致非预期行为。

count

输入

执行处理的数据个数,不得超过srcLocal和srcOffsetLocal的元素个数。

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8位或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8位或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

指令迭代次数,每次迭代完成8个datablock(32Bytes)的数据收集,数据范围:repeatTimes∈[0,255]。

dstRepStride

输入

相邻迭代间的地址步长,单位是datablock(32Bytes)。

支持的型号

Atlas推理系列产品AI Core

Atlas 200/500 A2推理产品

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

约束说明

调用示例

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#include "kernel_operator.h"
template <typename T>
class GatherTest {
public:
    __aicore__ inline GatherTest() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* dstGm, __gm__ uint8_t* srcGm,
        __gm__ uint8_t* srcOffsetGm, const uint32_t count)
    {
        m_elementCount = count;
        m_dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T*)dstGm);
        m_srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T*)srcGm);
        m_srcOffsetGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ uint32_t*)srcOffsetGm);
        m_pipe.InitBuffer(m_queIn, 2, m_elementCount * sizeof(uint32_t));
        m_pipe.InitBuffer(m_queOut, 2, m_elementCount * sizeof(uint32_t));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = m_queIn.AllocTensor<T>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal, m_srcGlobal, m_elementCount);
        m_queIn.EnQue(srcLocal);
        AscendC::LocalTensor<uint32_t> srcOffsetLocal = m_queIn.AllocTensor<uint32_t>();
        AscendC::DataCopy(srcOffsetLocal, m_srcOffsetGlobal, m_elementCount);
        m_queIn.EnQue(srcOffsetLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal = m_queIn.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<uint32_t> srcOffsetLocal = m_queIn.DeQue<uint32_t>();
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = m_queOut.AllocTensor<T>();
        srcLocal.SetSize(m_elementCount);
        AscendC::Gather(dstLocal, srcLocal, srcOffsetLocal, (uint32_t)0, m_elementCount);
        m_queIn.FreeTensor(srcLocal);
        m_queIn.FreeTensor(srcOffsetLocal);
        m_queOut.EnQue(dstLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = m_queOut.DeQue<T>();
        AscendC::DataCopy(m_dstGlobal, dstLocal, m_elementCount);
        m_queOut.FreeTensor(dstLocal);
    }
private:
    AscendC::TPipe m_pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> m_queCalc;
    AscendC::GlobalTensor<T> m_valueGlobal;
    uint32_t m_concatRepeatTimes;
    uint32_t m_sortRepeatTimes;
    uint32_t m_extractRepeatTimes;
    uint32_t m_elementCount;
    AscendC::GlobalTensor<uint32_t> m_srcOffsetGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<T> m_srcGlobal;
    AscendC::GlobalTensor<T> m_dstGlobal;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 2> m_queIn;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 2> m_queOut;
}; // class GatherTest
#define KERNEL_GATHER(T, count)                                                                     \
    extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_gather_##T##_##count(GM_ADDR dstGm, GM_ADDR srcGm, \
        GM_ADDR srcOffsetGm)                                                                        \
    {                                                                                               \
        GatherTest<T> op;                                                                           \
        op.Init(dstGm, srcGm, srcOffsetGm, count);                                                  \
        op.Process();                                                                               \
    }
结果示例:
输入数据srcOffsetLocal:
[254 252 250 ... 4 2 0]
输入数据srcLocal(128个half类型数据): 
[0 1 2 ... 125 126 127]
输出数据dstGlobal:
[127 126 125 ... 2 1 0]
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