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Gather

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

x

Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品

x

Atlas 200I/500 A2 推理产品

x

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

  • 收集UB中的元素

    给定源操作数在UB中的基地址和索引,Gather指令根据索引位置将源操作数按元素收集到结果寄存器张量中。收集过程如下图所示:

  • 收集RegTensor中的元素

    根据索引位置indexReg将源操作数srcReg按元素收集到结果dstReg中。收集过程如下图所示:

定义原型

  • 收集UB中的元素
    template <typename T0 = DefaultType, typename T1, typename T2 = DefaultType, typename T3, typename T4>
    __simd_callee__ inline void Gather(T3& dstReg, __ubuf__ T1* baseAddr, T4& index, MaskReg& mask)
  • 收集RegTensor中的元素
    1
    2
    template <typename T = DefaultType, typename U = DefaultType, typename S, typename V>
    __simd_callee__ inline void Gather(S& dstReg, S& srcReg, V& indexReg)
    

参数说明

  • 收集UB中的元素
    表1 模板参数说明

    参数名

    描述

    T0

    目的操作数的数据类型。

    T1

    源操作数的数据类型。

    T2

    索引值的数据类型。

    T3

    目的操作数的RegTensor类型, 例如RegTensor<half>,由编译器自动推导,用户不需要填写。

    T4

    索引值的RegTensor类型,例如RegTensor<uint16_t>,由编译器自动推导,用户不需要填写。

    表2 函数参数说明

    参数名

    输入/输出

    描述

    dstReg

    输出

    目的操作数。

    类型为RegTensor

    T0数据类型需要与T1和T2数据类型配套使用。类型配套对应表详见约束说明。

    支持的数据类型详见表5

    baseAddr

    输入

    源操作数在UB中的基地址。

    类型为UB指针。

    T1数据类型需要与T0和T2数据类型配套使用。类型配套对应表详见约束说明。

    支持的数据类型详见表5

    index

    输入

    dstReg中的每个元素在UB中相对于baseAddr的索引位置。地址偏移量要大于等于0。

    类型为RegTensor

    T2数据类型需要与T0和T1数据类型配套使用。类型配套对应表详见约束说明。

    支持的数据类型详见表5

    mask

    输入

    src element操作有效指示,详细说明请参考MaskReg

  • 收集RegTensor中的元素
    表3 模板参数说明

    参数名

    描述

    T

    目的操作数和源操作数的数据类型。

    Atlas 350 加速卡,支持的数据类型为:b8/b16/b32

    U

    索引值的数据类型。

    Atlas 350 加速卡,支持的数据类型为:uint8_t/uint16_t/uint32_t

    S

    目的操作数的RegTensor类型,例如RegTensor<half>,由编译器自动推导,用户不需要填写。

    V

    索引值的RegTensor类型,例如RegTensor<uint16_t>,由编译器自动推导,用户不需要填写。

    表4 函数参数说明

    参数名

    输入/输出

    描述

    dstReg

    输出

    目的操作数。

    类型为RegTensor

    srcReg

    输入

    源操作数。

    类型为RegTensor

    数据类型需要与目的操作数保持一致。

    indexReg

    输入

    数据索引。

    类型为RegTensor

    数据类型的位宽需要与目的操作数的位宽保持一致。

    srcReg为RegTensor类型,位宽是固定的VL,存储的元素个数固定。如果indexReg中索引值超出当前RegTensor中能存储的最大数据元素个数时,按照如下方式处理:设定当前RegTensor所能存储的最大数据元素个数为vlLength,indexReg中索引值为i,索引值更新为i % vlLength。

约束说明

  • 收集UB中的元素
    • T0,T1和T2数据类型需要配套使用。配套关系如下表:
      表5 Gather操作数数据类型对应表

      T0数据类型

      T1数据类型

      T2数据类型

      int16_t

      int8_t

      uint16_t

      uint16_t

      uint8_t

      int16_t

      int16_t

      uint16_t

      uint16_t

      half

      half

      bfloat16_t

      bfloat16_t

      int32_t

      int32_t

      uint32_t

      uint32_t

      uint32_t

      float

      float

      uint64_t

      uint64_t

      uint32_t

      int64_t

      int64_t

      uint64_t

      uint64_t

      uint64_t

      int64_t

      int64_t

    • 当T1为B8数据类型时,T0为B16类型,这种情况下目的操作数的低8位与源操作数相同,高8位自动补0。例如T1为int8数据类型:

      40=0b00101000 -> 0b0000000000101000,扩充至16位后等于40;

      -40=0b11011000 -> 0b0000000011011000,扩充至16位后等于216。

    • 当T1为B64数据类型时,T0,T1,T2,T4, T3数据类型只支持以下组合:

      T0数据类型

      T1数据类型

      T2数据类型

      T4数据类型

      T3数据类型

      备注

      B64

      B64

      uint32_t

      RegTensor<uint32_t>

      RegTensor<uint64_t, RegTraitNumOne>

      index的前32个数有效

      RegTensor<int64_t, RegTraitNumOne>

      RegTensor<uint64_t, RegTraitNumTwo>

      -

      RegTensor<int64_t, RegTraitNumTwo>

      B64

      B64

      uint64_t

      RegTensor<uint64_t, RegTraitNumOne>

      RegTensor<uint64_t, RegTraitNumOne>

      -

      RegTensor<int64_t, RegTraitNumOne>

      RegTensor<uint64_t, RegTraitNumTwo>

      RegTensor<uint64_t, RegTraitNumOne>

      index的前32个数有效

      RegTensor<int64_t, RegTraitNumOne>

      RegTensor<uint64_t, RegTraitNumTwo>

      -

      RegTensor<int64_t, RegTraitNumTwo>

  • 收集RegTensor中的元素

    无约束

调用示例

  • 收集UB中的元素
    template <typename T, typename U>
    __simd_vf__ inline void GatherVF(__ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* src0Addr, __ubuf__ U* src1Addr, uint32_t count, uint32_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes)
    {
        AscendC::Reg::RegTensor<U> srcReg;
        AscendC::Reg::RegTensor<T> dstReg;
        AscendC::Reg::MaskReg mask;    
        for (uint16_t i = 0; i < repeatTimes; i++) {
            mask = AscendC::Reg::UpdateMask<T>(count);
            AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg, src1Addr + i * oneRepeatSize);
            AscendC::Reg::Gather(dstReg, src0Addr, srcReg, mask);
            AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr + i * oneRepeatSize, dstReg, mask);
        }
    }
  • 收集RegTensor中的元素
    template <typename T, typename U>
    __simd_vf__ inline void GatherVF(__ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* src0Addr, __ubuf__ U* src1Addr, uint32_t count, uint32_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes)
    {
        AscendC::Reg::RegTensor<T> srcReg0, dstReg;
        AscendC::Reg::RegTensor<U> srcReg1;
        AscendC::Reg::MaskReg mask;
        AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg1, src1Addr);
        for (uint16_t i = 0; i < repeatTimes; i++) {
            mask = AscendC::Reg::UpdateMask<T>(count);
            AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg0, src0Addr + i * oneRepeatSize);
            AscendC::Reg::Gather(dstReg, srcReg0, srcReg1);
            AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr + i * oneRepeatSize, dstReg, mask);
        }
    }