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ConfusionTranspose

产品支持情况

产品

是否支持

Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品

Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件

Atlas 200I/500 A2 推理产品

x

Atlas 推理系列产品 AI Core

Atlas 推理系列产品 Vector Core

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Atlas 训练系列产品

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Atlas 200/300/500 推理产品

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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
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    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
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    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

表1 模板参数说明

参数名

描述

T

操作数的数据类型。

Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 ,支持的数据类型为:int16_t/uint16_t/half/int32_t/uint32_t/float

Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件 ,支持的数据类型为:int16_t/uint16_t/half/int32_t/uint32_t/float

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

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,LocalTensor数据结构的定义请参考LocalTensor

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

srcTensor

输入

源操作数,LocalTensor数据结构的定义请参考LocalTensor

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

sharedTmpBuffer

输入

共享缓冲区,用于存放API内部计算产生的临时数据。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。共享缓冲区大小的获取方式请参考ConfusionTranspose Tiling

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

transposeType

输入

数据排布及reshape的类型,类型为TransposeType枚举类。

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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
    
    
     
             
    };

tiling

输入

计算所需tiling信息,Tiling信息的获取请参考ConfusionTranspose Tiling

返回值说明

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);