ConfusionTranspose

产品支持情况

功能说明

对输入数据进行数据排布及Reshape操作，具体功能如下：

【场景1：NZ2ND，1、2轴互换】

输入Tensor { shape:[B, N, H/N/16, S/16, 16, 16], origin_shape:[B, N, S, H/N], format:"NZ", origin_format:"ND"}

输出Tensor { shape:[B, S, N, H/N], origin_shape:[B, S, N, H/N], format:"ND", origin_format:"ND"}

图1 场景1数据排布变换

【场景2：NZ2NZ，1、2轴互换】

输入Tensor { shape:[B, N, H/N/16, S/16, 16, 16], origin_shape:[B, N, S, H/N], format:"NZ", origin_format:"ND"}

输出Tensor { shape:[B, S, H/N/16, N/16, 16, 16], origin_shape:[B, S, N, H/N], format:"NZ", origin_format:"ND"}

图2 场景2数据排布变换

【场景3：NZ2NZ，尾轴切分】

输入Tensor { shape:[B, H / 16, S / 16, 16, 16], origin_shape：[B, S, H], format:"NZ", origin_format:"ND"}

输出Tensor { shape:[B, N, H/N/16, S / 16, 16, 16], origin_shape:[B, N, S, H/N], format:"NZ", origin_format:"ND"}

图3 场景3数据排布变换

【场景4：NZ2ND，尾轴切分】

输入Tensor { shape:[B, H / 16, S / 16, 16, 16], origin_shape:[B, S, H], format:"NZ", origin_format:"ND"}

输出Tensor { shape:[B, N, S, H/N], origin_shape:[B, N, S, H/N], format:"ND", origin_format:"ND"}

图4 场景4数据排布变换

【场景5：NZ2ND，尾轴合并】

输入Tensor { shape:[B, N, H/N/16, S/16, 16, 16], origin_shape:[B, N, S, H/N], format:"NZ", origin_format:"ND"}

输出Tensor { shape:[B, S, H], origin_shape:[B, S, H], format:"ND", origin_format:"ND"}

图5 场景5数据排布变换

【场景6：NZ2NZ，尾轴合并】

输入Tensor { shape:[B, N, H/N/16, S/16, 16, 16], origin_shape:[B, N, S, H/N], format:"NZ", origin_format:"ND"}

输出Tensor { shape:[B, H/16, S/16, 16, 16], origin_shape:[B, S, H], format:"NZ", origin_format:"ND"}

图6 场景6数据排布变换

【场景7：二维转置】

支持在UB上对二维Tensor进行转置，其中srcShape中的H、W均是16的整倍。

图7 场景7数据排布变换

实现原理

对应ConfusionTranspose的7种功能场景，每种功能场景的算法框图如图所示。

图8 场景1：NZ2ND，1、2轴互换

计算过程分为如下几步：

先后沿H/N方向，N方向，B方向循环处理：

1. 第1次TransDataTo5HD步骤：沿S方向转置S/16个连续的16*16的方形到temp中，在temp中每个方形与方形之间连续存储；
2. 第2次TransDataTo5HD步骤：将temp中S/16个16*16的方形转置到dst中，在dst中是ND格式，来自同一个方形的连续2行数据在目的操作数上的地址偏移(H/N)*N个元素，沿H方向的每2个方形的同一行数据在目的操作数上的地址偏移16个元素。

图9 场景2：NZ2NZ，1、2轴互换

计算过程分为如下几步：

先后沿H/N方向，N方向，B方向循环处理：

1. 第1次TransDataTo5HD步骤：沿S方向分别取S/16个连续的16*16的方形到temp中，在temp中每个方形与方形之间连续存储；
2. 第2次TransDataTo5HD步骤：将temp中S/16个16*16的方形转置到dst中，在dst中是NZ格式，来自同一个方形的连续2行数据在目的操作数上的地址偏移(H/N)*N个元素，沿H方向的每2个方形的同一行数据在目的操作数上的地址偏移N*16个元素。

图10 场景3：NZ2NZ，尾轴切分

计算过程分为如下几步：

先后沿H方向，B方向循环处理：

1. 第1次TransDataTo5HD步骤：每次转置S/16个连续的16*16的方形到temp1中；
2. DataCopy步骤：当H/N<=16时，每次搬运H/N*S个元素到temp2中；当H/N>16时，前H/N/16次搬运16*S个元素到temp2中，最后一次搬运H/N%16*S个元素到tmp2中；
3. 第2次TransDataTo5HD步骤：将temp2中的16*S的方形转置到dst中，在dst中是NZ格式，来自同一个方形的连续2行数据在目的操作数上的地址偏移16个元素，沿H方向的每2个方形的同一行数据在目的操作数上的地址偏移S*16个元素。

图11 场景4：NZ2ND，尾轴切分

计算过程分为如下几步：

先后沿H方向，B方向循环处理：

1. 第1次TransDataTo5HD步骤：每次转置S/16个连续的16*16的方形到temp1中；
2. DataCopy步骤：当H/N<=16时，每次搬运H/N*S个元素到temp2中；当H/N>16时，前H/N/16次搬运16*S个元素到temp2中，最后一次搬运H/N%16*S个元素到tmp2中；
3. 第2次TransDataTo5HD步骤：将temp2中的数据转置到dst中，在dst中是ND格式，来自同一个方形的连续2行数据在目的操作数上的地址偏移(H/N+16-1)/16*16个元素，沿H方向的每2个方形的同一行数据在目的操作数上的地址偏移(H/N+16-1)/16*16*S个元素。

图12 场景5：NZ2ND，尾轴合并

计算过程分为如下几步：

先后沿H方向，B方向循环处理：

1. 第1次TransDataTo5HD步骤：每次转置一个S*16的方形到temp1中；
2. DataCopy步骤：当H/N<=16时，每次搬运H/N*S个元素到temp2中；当H/N>16时，前H/N/16次搬运16*S个元素到temp2中，最后一次搬运H/N%16*S个元素到tmp2中；
3. 第2次TransDataTo5HD步骤：将temp2中的16*S的方形转置到dst中，在dst中是ND格式，来自同一个方形的连续2行数据在目的操作数上的地址偏移(H+16-1)/16*16个元素，沿H方向的每2个方形的同一行数据在目的操作数上的地址偏移H/N*S个元素。

图13 场景6：NZ2NZ，尾轴合并

计算过程分为如下几步：

先后沿H方向，B方向循环处理：

1. 第1次TransDataTo5HD步骤：每次转置一个S*16的方形到temp1中；
2. DataCopy步骤：当H/N<=16时，每次搬运H/N*S个元素到temp2中；当H/N>16时，前H/N/16次搬运16*S个元素到temp2中，最后一次搬运H/N%16*S个元素到tmp2中；
3. 第2次TransDataTo5HD步骤：将temp2中的16*S的方形转置到dst中，在dst中是NZ格式，来自同一个方形的连续2行数据在目的操作数上的地址偏移16个元素，沿H方向的每2个方形的同一行数据在目的操作数上的地址偏移S*16个元素。

图14 场景7：二维转置

计算过程如下：

1. 调用TransDataTo5HD，通过设置不同的源操作数地址序列和目的操作数地址序列，将[H, W]转置为[W, H]，src和dst均是ND格式。

函数原型

由于该接口的内部实现中涉及复杂的计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间大小BufferSize的获取方法：通过ConfusionTranspose Tiling中提供的GetConfusionTransposeMaxMinTmpSize接口获取所需最大和最小临时空间大小，最小空间可以保证功能正确，最大空间用于提升性能。

临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式，因此ConfusionTranspose接口的函数原型有两种：

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  1 2	template <typename T> __aicore__ inline void ConfusionTranspose(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer, TransposeType transposeType, ConfusionTransposeTiling& tiling)

  该方式下开发者需自行申请并管理临时内存空间并管理，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

  1 2	template <typename T> __aicore__ inline void ConfusionTranspose(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, TransposeType transposeType, ConfusionTransposeTiling& tiling)

  该方式下开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

参数说明

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enum class TransposeType : uint8_t {
    TRANSPOSE_TYPE_NONE,            // default value
    TRANSPOSE_NZ2ND_0213,           // 场景1：NZ2ND，1、2轴互换
    TRANSPOSE_NZ2NZ_0213,           // 场景2：NZ2NZ，1、2轴互换
    TRANSPOSE_NZ2NZ_012_WITH_N,     // 场景3：NZ2NZ，尾轴切分
    TRANSPOSE_NZ2ND_012_WITH_N,     // 场景4：NZ2ND，尾轴切分
    TRANSPOSE_NZ2ND_012_WITHOUT_N,  // 场景5：NZ2ND，尾轴合并
    TRANSPOSE_NZ2NZ_012_WITHOUT_N,  // 场景6：NZ2NZ，尾轴合并
    TRANSPOSE_ND2ND_ONLY,           // 场景7：二维转置 
    TRANSPOSE_ND_UB_GM,             // 当前不支持
    TRANSPOSE_GRAD_ND_UB_GM,        // 当前不支持
    TRANSPOSE_ND2ND_B16,            // 当前不支持
    TRANSPOSE_NCHW2NHWC,            // 当前不支持
    TRANSPOSE_NHWC2NCHW            // 当前不支持
    
    
     
             
    };

返回值说明

无

约束说明

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

调用示例

本示例为场景1（NZ2ND，1、2轴互换）示例：

输入Tensor { shape:[B, N, H/N/16, S/16, 16, 16], origin_shape：[B, N, S, H/N], format:"NZ", origin_format:"ND"}

输出Tensor { shape:[B, S, N, H/N], ori_shape:[B, S, N, H/N], format:"ND", origin_format:"ND"}

B=1，N=2, S=64, H/N=32，输入数据类型均为half。更多算子样例请参考ConfusionTranspose算子样例。

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AscendC::TPipe *pipe = pipeIn;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECIN, 1> inQueueSrcVecIn;
AscendC::TQue<AscendC::TPosition::VECOUT, 1> inQueueSrcVecOut;
pipe->InitBuffer(inQueueSrcVecIn, 1, b * n * s * hnDiv * sizeof(T));
pipe->InitBuffer(inQueueSrcVecOut, 1, b * n * s * hnDiv * sizeof(T));
AscendC::ConfusionTranspose(dstLocal, srcLocal, AscendC::TransposeType::TRANSPOSE_NZ2ND_0213, this->tiling);