Axpy
功能说明
源操作数(srcLocal)中每个元素与标量求积后和目的操作数(dstLocal)中的对应元素相加,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。
该接口功能同基础API Axpy,区别在于此接口指令是通过Muls和Add组合计算。
函数原型
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template <typename T, typename U, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void Axpy(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<U>& srcTensor, const U scalarValue, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount) |
参数说明
参数名 |
描述 |
---|---|
T |
目的操作数的数据类型。 |
U |
源操作数的数据类型。 |
isReuseSource |
是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。 |
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 |
scalarValue |
输入 |
scalar标量。支持的数据类型为:half/float。scalar操作数的类型需要和srcTensor保持一致。 |
sharedTmpBuffer |
输入 |
临时缓存。 类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 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。临时空间需要开发者通过sharedTmpBuffer入参传入。临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetAxpyMaxMinTmpSize。 |
calCount |
输入 |
实际计算元素个数,calCount∈[0, srcTensor.GetSize()]。 |
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。
- 该接口支持的精度组合如下:
- half精度组合:srcLocal数据类型=half;scalar数据类型=half;dstLocal数据类型=half;PAR=128
- float精度组合:srcLocal数据类型=float;scalar数据类型=float;dstLocal数据类型=float;PAR=64
- mix精度组合:srcLocal数据类型=half;scalar数据类型=half;dstLocal数据类型=float;PAR=64
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); // bufferSize 通过Host侧tiling参数获取 AscendC::LocalTensor<uint8_t> sharedTmpBuffer = tmpQue.AllocTensor<uint8_t>(); // 输入shape信息为1024, 算子输入的数据类型为half, 实际计算个数为512 AscendC::Axpy(dstLocal, srcLocal, static_cast<half>(3.0), sharedTmpBuffer, 512);
输入数据(srcLocal): [104.875 107.4375 -62.59375 ... -242.875 15.8828125] 输出数据(dstLocal): [316.5 324.2 185.8 ... -726.5 49.66]