开发者
资源

Transpose

产品支持情况

产品

是否支持

Atlas 350 加速卡

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

Atlas 推理系列产品Vector Core

x

Atlas 训练系列产品

功能说明

用于实现16*16的二维矩阵数据块转置或者[N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换。

函数原型

  • 普通转置,支持16*16的二维矩阵数据块进行转置
    1
    2
    template <typename T>
    __aicore__ inline void Transpose(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src)
    
  • 增强转置,支持16*16的二维矩阵数据块转置,支持[N,C,H,W]与[N,H,W,C]互相转换
    1
    2
    template <typename T>
    __aicore__ inline void Transpose(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T> &src, const LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer, const TransposeParamsExt &transposeParams)
    

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。

  • 普通转置:

    Atlas 350 加速卡,支持的数据类型为:uint16_t/int16_t/half

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

    Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品,支持的数据类型为:uint16_t/int16_t/half

    Atlas 200I/500 A2 推理产品,支持的数据类型为:uint16_t/int16_t/half

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

    Atlas 训练系列产品,支持的数据类型为:uint16_t/int16_t/half

  • 增强转置:
    • transposeType为TRANSPOSE_ND2ND_B16:

      Atlas 350 加速卡,支持的数据类型为:uint16_t/int16_t/half

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

      Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品,支持的数据类型为:uint16_t

      Atlas 200I/500 A2 推理产品,支持的数据类型为:uint16_t

      Atlas 推理系列产品AI Core,支持的数据类型为:uint16_t

    • transposeType为TRANSPOSE_NCHW2NHWC或TRANSPOSE_NHWC2NCHW:

      Atlas 350 加速卡,支持的数据类型为:int8_t/uint8_t/fp4x2_e2m1_t/fp4x2_e1m2_t/hifloat8_t/fp8_e5m2_t/fp8_e4m3fn_t/fp8_e8m0_t//int4x2_t/int16_t/uint16_t/half/bfloat16_t/int32_t/uint32_t/float/complex32

      Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品,支持的数据类型为:int8_t/uint8_t/int16_t/uint16_t/half/int32_t/uint32_t/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:int8_t/uint8_t/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:int8_t/uint8_t/int16_t/uint16_t/half/int32_t/uint32_t/float

表2 接口参数说明

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。

src

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。

数据类型需要与dst保持一致。

sharedTmpBuffer

输入

共享的临时Buffer,sharedTmpBuffer的大小参考表4

transposeParams

输入

控制Transpose的数据结构。结构体内包含:输入的shape信息和transposeType参数。该数据结构的定义请参考表3

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
struct TransposeParamsExt {
    __aicore__ TransposeParamsExt() {}
    __aicore__ TransposeParamsExt(const uint16_t nSizeIn, const uint16_t cSizeIn, const uint16_t hSizeIn,
        const uint16_t wSizeIn, const TransposeType transposeTypeIn)
        : nSize(nSizeIn),
          cSize(cSizeIn),
          hSize(hSizeIn),
          wSize(wSizeIn),
          transposeType(transposeTypeIn)
    {}
    uint16_t nSize = 0;
    uint16_t cSize = 0;
    uint16_t hSize = 0;
    uint16_t wSize = 0;
    TransposeType transposeType = TransposeType::TRANSPOSE_ND2ND_B16;
};
表3 TransposeParamsExt结构体内参数说明

参数名称

含义

nSize

n轴长度。默认值为0。

  • 二维矩阵数据块转置,无需传入,传入数值无效。
  • [N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换,取值范围:nSize∈[0, 65535]。

cSize

c轴长度。默认值为0。

  • 二维矩阵数据块转置,无需传入,传入数值无效。
  • [N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换,取值范围:cSize∈[0, 4095]

hSize

h轴长度。默认值为0。

  • 二维矩阵数据块转置,固定传入16。
  • [N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换,取值范围:hSize * wSize ∈[0, 4095],hSize * wSize * sizeof(T)需要保证32B对齐。

wSize

w轴长度。默认值为0。

  • 二维矩阵数据块转置,固定传入16。
  • [N,C,H,W]与[N,H,W,C]数据格式互相转换,取值范围:hSize * wSize ∈[0, 4095],hSize * wSize * sizeof(T)需要保证32B对齐。

transposeType

数据排布及reshape的类型,类型为TransposeType枚举类。默认值为TRANSPOSE_ND2ND_B16。

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
enum class TransposeType : uint8_t {
    TRANSPOSE_TYPE_NONE,           // API不做任何处理
    TRANSPOSE_NZ2ND_0213,          // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2NZ_0213,          // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2NZ_012_WITH_N,    // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2ND_012_WITH_N,    // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2ND_012_WITHOUT_N, // 当前不支持
    TRANSPOSE_NZ2NZ_012_WITHOUT_N, // 当前不支持
    TRANSPOSE_ND2ND_ONLY,          // 当前不支持
    TRANSPOSE_ND_UB_GM,            // 当前不支持
    TRANSPOSE_GRAD_ND_UB_GM,       // 当前不支持
    TRANSPOSE_ND2ND_B16,           // [16,16]二维矩阵转置
    TRANSPOSE_NCHW2NHWC,           // [N,C,H,W]->[N,H,W,C],
    TRANSPOSE_NHWC2NCHW            // [N,H,W,C]->[N,C,H,W]
};
表4 增强转置接口sharedTmpBuffer所需的大小

transposeType

sharedTmpBuffer所需的大小

TRANSPOSE_ND2ND_B16

不需要临时Buffer。

TRANSPOSE_NCHW2NHWC

针对以下型号:

  • Atlas 推理系列产品AI Core

不需要临时Buffer。

针对以下型号:

  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品
  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
  • Atlas 350 加速卡

临时Buffer的大小按照下述计算规则(伪代码)进行计算。

1
2
3
auto h0 = 16; // 当数据类型的位宽为8时,h0 = 32;其他情况下,h0 = 16
auto w0 = 32 / sizeof(type);  // type代表数据类型
auto tmpBufferSize = (cSize + 2)  * h0 * w0 * sizeof(type);

TRANSPOSE_NHWC2NCHW

针对以下型号:

  • Atlas 推理系列产品AI Core

不需要临时Buffer。

针对以下型号:

  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品
  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
  • Atlas 350 加速卡

临时Buffer的大小按照下述计算规则(伪代码)进行计算。

1
2
3
auto h0 = 16; // 当数据类型的位宽为8时,h0 = 32;其他情况下,h0 = 16
auto w0 = 32 / sizeof(type);  // type代表数据类型
auto tmpBufferSize = (cSize  * 2 + 1)  * h0 * w0 * sizeof(type);

返回值说明

约束说明

  • 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束
  • 普通转置接口支持src和dst复用。
  • 增强转置接口,transposeType为TRANSPOSE_ND2ND_B16时支持src和dst复用,transposeType为TRANSPOSE_NCHW2NHWC、TRANSPOSE_NHWC2NCHW时不支持src和dst复用。

调用示例

  • 普通接口调用示例片段,该示例对[16,16]的half类型矩阵进行转置。
    1
    2
    3
    // dstLocal:目的操作数tensor
    // srcLocal:源操作数tensor
    AscendC::Transpose<half>(dstLocal, srcLocal);
    
    输入数据src_gm:
    [[  0.   1.   2.   3.   4.   5.   6.   7.   8.   9.  10.  11.  12.  13.
       14.  15.]
     [ 16.  17.  18.  19.  20.  21.  22.  23.  24.  25.  26.  27.  28.  29.
       30.  31.]
     [ 32.  33.  34.  35.  36.  37.  38.  39.  40.  41.  42.  43.  44.  45.
       46.  47.]
     [ 48.  49.  50.  51.  52.  53.  54.  55.  56.  57.  58.  59.  60.  61.
       62.  63.]
     [ 64.  65.  66.  67.  68.  69.  70.  71.  72.  73.  74.  75.  76.  77.
       78.  79.]
     [ 80.  81.  82.  83.  84.  85.  86.  87.  88.  89.  90.  91.  92.  93.
       94.  95.]
     [ 96.  97.  98.  99. 100. 101. 102. 103. 104. 105. 106. 107. 108. 109.
      110. 111.]
     [112. 113. 114. 115. 116. 117. 118. 119. 120. 121. 122. 123. 124. 125.
      126. 127.]
     [128. 129. 130. 131. 132. 133. 134. 135. 136. 137. 138. 139. 140. 141.
      142. 143.]
     [144. 145. 146. 147. 148. 149. 150. 151. 152. 153. 154. 155. 156. 157.
      158. 159.]
     [160. 161. 162. 163. 164. 165. 166. 167. 168. 169. 170. 171. 172. 173.
      174. 175.]
     [176. 177. 178. 179. 180. 181. 182. 183. 184. 185. 186. 187. 188. 189.
      190. 191.]
     [192. 193. 194. 195. 196. 197. 198. 199. 200. 201. 202. 203. 204. 205.
      206. 207.]
     [208. 209. 210. 211. 212. 213. 214. 215. 216. 217. 218. 219. 220. 221.
      222. 223.]
     [224. 225. 226. 227. 228. 229. 230. 231. 232. 233. 234. 235. 236. 237.
      238. 239.]
     [240. 241. 242. 243. 244. 245. 246. 247. 248. 249. 250. 251. 252. 253.
      254. 255.]]
    
    输出数据dst_gm:
    [[  0.  16.  32.  48.  64.  80.  96. 112. 128. 144. 160. 176. 192. 208.
      224. 240.]
     [  1.  17.  33.  49.  65.  81.  97. 113. 129. 145. 161. 177. 193. 209.
      225. 241.]
     [  2.  18.  34.  50.  66.  82.  98. 114. 130. 146. 162. 178. 194. 210.
      226. 242.]
     [  3.  19.  35.  51.  67.  83.  99. 115. 131. 147. 163. 179. 195. 211.
      227. 243.]
     [  4.  20.  36.  52.  68.  84. 100. 116. 132. 148. 164. 180. 196. 212.
      228. 244.]
     [  5.  21.  37.  53.  69.  85. 101. 117. 133. 149. 165. 181. 197. 213.
      229. 245.]
     [  6.  22.  38.  54.  70.  86. 102. 118. 134. 150. 166. 182. 198. 214.
      230. 246.]
     [  7.  23.  39.  55.  71.  87. 103. 119. 135. 151. 167. 183. 199. 215.
      231. 247.]
     [  8.  24.  40.  56.  72.  88. 104. 120. 136. 152. 168. 184. 200. 216.
      232. 248.]
     [  9.  25.  41.  57.  73.  89. 105. 121. 137. 153. 169. 185. 201. 217.
      233. 249.]
     [ 10.  26.  42.  58.  74.  90. 106. 122. 138. 154. 170. 186. 202. 218.
      234. 250.]
     [ 11.  27.  43.  59.  75.  91. 107. 123. 139. 155. 171. 187. 203. 219.
      235. 251.]
     [ 12.  28.  44.  60.  76.  92. 108. 124. 140. 156. 172. 188. 204. 220.
      236. 252.]
     [ 13.  29.  45.  61.  77.  93. 109. 125. 141. 157. 173. 189. 205. 221.
      237. 253.]
     [ 14.  30.  46.  62.  78.  94. 110. 126. 142. 158. 174. 190. 206. 222.
      238. 254.]
     [ 15.  31.  47.  63.  79.  95. 111. 127. 143. 159. 175. 191. 207. 223.
      239. 255.]]
  • 增强接口调用示例片段,完成half类型的[N,C,H,W]->[N,H,W,C]转置。
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    AscendC::TransposeParamsExt transposeParams;
    transposeParams.nSize = N; // N轴长度
    transposeParams.cSize = C; // C轴长度
    transposeParams.hSize = H; // H轴长度
    transposeParams.wSize = W; // W轴长度
    transposeParams.transposeType = transposeType; 
    AscendC::Transpose(dstLocal, srcLocal, stackBuffer, transposeParams);