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ClampMin

将srcTensor中小于scalar的数替换为scalar,大于等于scalar的数保持不变,作为dstTensor输出。

函数原型

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
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    template <typename T, bool isReuseSource = false>
    __aicore__ inline void ClampMin(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const T scalar, const uint32_t calCount)
    
  • 接口框架申请临时空间
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    template <typename T, bool isReuseSource = false>
    __aicore__ inline void ClampMin(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const T scalar, const uint32_t calCount)
    

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算,需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入接口框架申请两种方式。

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入,使用该tensor作为临时空间进行处理,接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间,并在接口调用完成后,复用该部分内存,内存不会反复申请释放,灵活性较高,内存利用率也较高。
  • 接口框架申请临时空间,开发者无需申请,但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况,开发者需要为tensor申请空间;接口框架申请的方式,开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下:通过GetClampMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

表1 模板参数说明

参数名

描述

T

操作数的数据类型。

isReuseSource

是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。

表2 接口参数说明

参数名

输入/输出

描述

dstTensor

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:half/float

Atlas推理系列产品(Ascend 310P处理器)AI Core,支持的数据类型为:half/float

srcTensor

输入

源操作数。

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

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

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

Atlas推理系列产品(Ascend 310P处理器)AI Core,支持的数据类型为:half/float

sharedTmpBuffer

输入

临时缓存。

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

用于ClampMin内部复杂计算时存储中间变量,由开发者提供。

临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetClampMaxMinTmpSize

scalar

输入

scalar数据,数据类型与srcTensor一致,支持数据类型为:half/float。

calCount

输入

实际计算元素个数,calCount∈[0, srcTensor.GetSize()]。

返回值

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品(Ascend 310P处理器)AI Core

约束说明

  • 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
  • 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
  • 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束

调用示例

完整的调用样例请参考更多样例

AscendC::TPipe pipe;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECCALC, 1> tmpQue;
pipe.InitBuffer(tmpQue, 1, bufferSize);
AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>();
// 输入shape信息为128
AscendC::ClampMin<half>(dstLocal, srcLocal, sharedTmpBuffer, static_cast<half>(2), 128);
结果示例如下:
输入数据(srcLocal): [0 0 0 ...  3 3]
输出数据(dstLocal): [2 2 2  ...  3 3]
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