Sort32

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 A2 推理系列产品	√
Atlas 200I/500 A2 推理产品	√
Atlas 推理系列产品 AI Core	x
Atlas 推理系列产品 Vector Core	x
Atlas 训练系列产品	x

功能说明

排序函数，一次迭代可以完成32个数的排序，数据需要按如下描述结构进行保存：

score和index分别存储在src0和src1中，按score进行排序（score大的排前面），排序好的score与其对应的index一起以（score, index）的结构存储在dst中。不论score为half还是float类型，dst中的（score, index）结构总是占据8Bytes空间。

如下所示：

当score为float，index为uint32_t类型时，计算结果中index存储在高4Bytes，score存储在低4Bytes。
当score为half，index为uint32_t类型时，计算结果中index存储在高4Bytes，score存储在低2Bytes，中间的2Bytes保留。

函数原型

      
           template <typename T>
__aicore__ inline void Sort32(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<uint32_t>& src1, const int32_t repeatTime)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
T	操作数数据类型。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200I/500 A2 推理产品，支持的数据类型为：half/float

表2 参数说明
参数名称	输入/输出	含义
dst	输出	目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。
src0	输入	源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。此源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。
src1	输入	源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。此源操作数固定为uint32_t数据类型。
repeatTime	输入	重复迭代次数，int32_t类型，每次迭代完成32个元素的排序，下次迭代src0和src1各跳过32个elements，dst跳过32*8 Byte空间。取值范围：repeatTime∈[0,255]。

返回值说明

无

约束说明

当存在score[i]与score[j]相同时，如果i>j，则score[j]将首先被选出来，排在前面。
每次迭代内的数据会进行排序，不同迭代间的数据不会进行排序。
操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。

调用示例

接口使用样例

         
              AscendC::LocalTensor<float> srcLocal0 = inQueueSrc0.DeQue<float>();
AscendC::LocalTensor<uint32_t> srcLocal1 = inQueueSrc1.DeQue<uint32_t>();
AscendC::LocalTensor<float> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<float>();
// repeatTime = 4, 对128个数分成4组进行排序，每次完成1组32个数的排序
AscendC::Sort32<float>(dstLocal, srcLocal0, srcLocal1, 4);
outQueueDst.EnQue<float>(dstLocal);
inQueueSrc0.FreeTensor(srcLocal0);
inQueueSrc1.FreeTensor(srcLocal1);

父主题： 排序组合（ISASI）