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Atlas 350 加速卡

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Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品

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Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品

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Atlas 200I/500 A2 推理产品

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Atlas 推理系列产品 AI Core

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Atlas 推理系列产品 Vector Core

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Atlas 训练系列产品

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功能说明

矢量内每个元素和标量间做减法，支持标量在前和标量在后两种场景，其中标量输入支持配置LocalTensor单点元素。计算公式如下，idx表示LocalTensor单点元素的位置系数。

函数原型

  • tensor前n个数据计算 
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    template <typename T = BinaryDefaultType, bool isSetMask = true, const BinaryConfig& config = DEFAULT_BINARY_CONFIG, typename U, typename S, typename V>
__aicore__ inline void Subs(const U& dst, const S& src0, const V& src1, const int32_t& count)
  • tensor高维切分计算
    • mask逐bit模式 
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      template <typename T = BinaryDefaultType, bool isSetMask = true, const BinaryConfig& config = DEFAULT_BINARY_CONFIG, typename U, typename S, typename V>
__aicore__ inline void Subs(const U& dst, const S& src0, const V& src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)
    • mask连续模式 
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      template <typename T = BinaryDefaultType, bool isSetMask = true, const BinaryConfig& config = DEFAULT_BINARY_CONFIG, typename U, typename S, typename V>
__aicore__ inline void Subs(const U& dst, const S& src0, const V& src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

参数说明

表1 模板参数说明

参数名

描述

T

预留参数，暂未启用，为后续的功能扩展做保留，需要指定时，传入默认值BinaryDefaultType即可。

isSetMask

是否在接口内部设置mask模式和mask值。

  • true，表示在接口内部设置。

    tensor高维切分计算API/tensor前n个数据计算API内部使用了mask的Normal模式/Counter模式，一般情况下保持isSetMask默认值即可，表示在API内部进行根据开发者传入的mask/count参数进行mask模式和mask值的设置。

  • false，表示在接口外部设置。
    • 针对tensor高维切分计算接口，对性能要求较高的部分场景下，开发者需要使用SetMaskNorm/SetMaskCount设置mask模式，并通过SetVectorMask接口设置mask值。本接口入参中的mask值必须设置为MASK_PLACEHOLDER。
    • 针对tensor前n个数据计算接口，对性能要求较高的部分场景下，开发者需要使用SetMaskCount设置mask模式为Counter模式，并通过SetVectorMask接口设置mask值。本接口入参中的count不生效，建议设置成1。

针对以下型号，tensor前n个数据计算API中的isSetMask参数不生效，保持默认值即可。

  • 针对Atlas 350 加速卡

config

类型为BinaryConfig，当标量为LocalTensor单点元素类型时生效，用于指定单点元素操作数位置。默认值DEFAULT_BINARY_CONFIG，表示右操作数为标量。

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struct BinaryConfig {
    int8_t scalarTensorIndex = 1; // 用于指定标量为LocalTensor单点元素时标量的位置，0表示左操作数，1表示右操作数
};
constexpr BinaryConfig DEFAULT_BINARY_CONFIG = {1};

U

LocalTensor类型，根据输入参数dst自动推导相应的数据类型，开发者无需配置该参数，保证dst满足数据类型的约束即可。

S

LocalTensor类型或标量类型，根据输入参数src0自动推导相应的数据类型，开发者无需配置该参数，保证src0满足数据类型的约束即可。

V

LocalTensor类型或标量类型，根据输入参数src1自动推导相应的数据类型，开发者无需配置该参数，保证src1满足数据类型的约束即可。
表2 参数说明

参数名

类型

说明

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。

Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：half/bfloat16_t/int16_t/float/int32_t/uint64_t/int64_t/complex32/complex64

src0/src1

输入

源操作数。

  • 类型为LocalTensor时，支持当作矢量操作数或标量单点元素，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

    LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。

    Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：half/bfloat16_t/int16_t/float/int32_t/uint64_t/int64_t/complex32/complex64

  • 类型为标量时：

    Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：half/bfloat16_t/int16_t/float/int32_t/uint64_t/int64_t/complex32/complex64

数据类型需要与目的操作数保持一致。

count

输入

参与计算的元素个数。

mask/mask[]

输入

mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。

  • 逐bit模式：可以按位控制哪些元素参与计算，bit位的值为1表示参与计算，0表示不参与。

    mask为数组形式，数组长度和数组元素的取值范围和操作数的数据类型有关。当操作数为16位时，数组长度为2，mask[0]、mask[1]∈[0, 264-1]并且不同时为0；当操作数为32位时，数组长度为1，mask[0]∈(0, 264-1]；当操作数为64位时，数组长度为1，mask[0]∈(0, 232-1]。

    例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，表示仅第4个元素参与计算。

  • 连续模式：表示前面连续的多少个元素参与计算。取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask∈[1, 128]；当操作数为32位时，mask∈[1, 64]；当操作数为64位时，mask∈[1, 32]。

repeatTime

输入

重复迭代次数。 矢量计算单元，每次读取连续的256Bytes数据进行计算，为完成对输入数据的处理，必须通过多次迭代（repeat）才能完成所有数据的读取与计算。repeatTime表示迭代的次数。

关于该参数的具体描述请参考高维切分API。

repeatParams

输入

元素操作控制结构信息，具体请参考UnaryRepeatParams。

返回值说明

无

约束说明

  • 使用tensor高维切分计算接口时，节省地址空间，开发者可以定义一个Tensor，供源操作数与目的操作数同时使用（即地址重叠），相关约束如下：
    • 对于单次repeat（repeatTime=1），且源操作数与目的操作数之间要求100%完全重叠，不支持部分重叠。
    • 对于多次repeat（repeatTime>1），操作数与目的操作数之间存在依赖的情况下，即第N次迭代的目的操作数是第N+1次的源操作数，不支持地址重叠。
    • 源操作数为LocalTensor单点元素的场景，不支持源操作和目的操作数地址重叠。
  • 针对Atlas 350 加速卡，uint64_t/int64_t/complex32/complex64数据类型仅支持tensor前n个数据计算接口。
  • 左操作数及右操作数中，必须有一个为矢量；当前不支持左右操作数同时为标量。
  • 本接口传入LocalTensor单点数据作为标量时，idx参数需要传入编译期已知的常量，传入变量时需要声明为constexpr。

调用示例

更多样例可参考LINK。

  • tensor高维切分计算样例-mask连续模式 
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    // dstLocal：输出Tensor
// src0Local：输入Tensor
// src1Local：输入Tensor

uint64_t mask = 128;
// repeatTime = 4, 单次迭代处理128个数，计算512个数需要迭代4次
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, 每个迭代内src0参与计算的数据地址间隔为1个datablock，表示单次迭代内数据连续读取和写入
// dstRepStride, srcRepStride = 8, 相邻迭代间的地址间隔为8个datablock，表示相邻迭代间数据连续读取和写入
// 标量在后示例
AscendC::Subs(dstLocal, src0Local, src1Local[0], mask, 4, {1, 1, 8, 8});

// 标量在前示例
static constexpr AscendC::BinaryConfig config = { 0 };
AscendC::Subs<BinaryDefaultType, true, config>(dstLocal, src0Local[0], src1Local, mask, 4, {1, 1, 8, 8});
  • tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式 
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    // dstLocal：输出Tensor
// src0Local：输入Tensor
// src1Local：输入Tensor

uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX };
// repeatTime = 4, 单次迭代处理128个数，计算512个数需要迭代4次
// dstBlkStride, srcBlkStride = 1, 每个迭代内src0参与计算的数据地址间隔为1个datablock，表示单次迭代内数据连续读取和写入
// dstRepStride, srcRepStride = 8, 相邻迭代间的地址间隔为8个datablock，表示相邻迭代间数据连续读取和写入
// 标量在后示例
AscendC::Subs(dstLocal, src0Local, src1Local[0], mask, 4, {1, 1, 8, 8});

// 标量在前示例
static constexpr AscendC::BinaryConfig config = { 0 };
AscendC::Subs<BinaryDefaultType, true, config>(dstLocal, src0Local[0], src1Local, mask, 4, {1, 1, 8, 8});
  • tensor前n个数据计算样例 
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    // 标量在后示例
AscendC::Subs(dstLocal, src0Local, src1Local[0], 512);

// 标量在前示例
static constexpr AscendC::BinaryConfig config = { 0 };
AscendC::Subs<BinaryDefaultType, true, config>(dstLocal, src0Local[0], src1Local, 512);
结果示例如下： 
输入数据src0Local：[1 2 3 ... 512]
输入数据src1Local：[1 2 3 ... 512]
// 标量在前，src0Local[0]作为标量
输出数据dstLocal：[0 1 2 ... 511]
// 标量在后，src1Local[0]作为标量
输出数据dstLocal：[0 1 2 ... 511]
父主题： 基础算术