Interleave
产品支持情况
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产品 |
是否支持 |
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Atlas 350 加速卡 |
√ |
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x |
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x |
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x |
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x |
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x |
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x |
功能说明
给定源操作数src0和src1，将src0和src1中的元素交织存入结果操作数dst0和dst1中。交织排列方式如下图所示，其中每个方格代表一个元素。
函数原型
1 2 |
template <typename T> __aicore__ inline void Interleave(const LocalTensor<T>& dst0, const LocalTensor<T>& dst1, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, const int32_t count) |
参数说明
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参数名 |
描述 |
|---|---|
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T |
操作数数据类型。 |
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参数名 |
输入/输出 |
描述 |
|---|---|---|
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dst0/dst1 |
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：uint8_t/int8_t/uint16_t/int16_t/half/bfloat16_t/uint32_t/int32_t/float/uint64_t/int64_t |
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src0/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。 源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：uint8_t/int8_t/uint16_t/int16_t/half/bfloat16_t/uint32_t/int32_t/float/uint64_t/int64_t |
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count |
输入 |
输入/输出数据元素个数，dst0/dst1/src0/src1长度大小均为count。count必须为偶数。 |
返回值说明
无
约束说明
无
调用示例
1
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AscendC::Interleave(dst0Local, dst1Local, src0Local, src1Local, 512); |
结果示例如下：
输入数据src0Local：[1 2 3 ... 512] 输入数据src1Local：[513 514 515 ... 1024] 输出数据dst0Local：[1 513 2 ... 768] 输出数据dst1Local：[257 769 258 ... 1024]