ReduceDataBlock

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

当ReduceType 为SUM，将每个DataBlock（32B）中参与计算的元素相加，并将最终的计算结果依次保存在dstReg的最低位。

当ReduceType 为MAX，将每个DataBlock（32B）中的最大值，并将最终的计算结果依次保存在dstReg中的最低位。

当ReduceType 为MIN，将每个DataBlock（32B）中的最小值，并将最终的计算结果依次保存在dstReg中的最低位。

定义原型

template <ReduceType type = ReduceType::SUM, typename T = DefaultType, MaskMergeMode mode = MaskMergeMode::ZEROING, typename U>
__simd_callee__ inline void ReduceDataBlock(U& dstReg, U srcReg, MaskReg mask)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
type	ReduceType类型，支持SUM、MAX、MIN。 enum class ReduceType { SUM = 0, MAX, MIN, };
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：int16_t/uint16_t/half/int32_t/uint32_t/float
mode	选择MERGING模式或ZEROING模式。当前仅支持ZEROING模式。 ZEROING，mask未筛选的元素在dst中置零。
U	目的操作数和源操作数的RegTensor类型，例如RegTensor<int32_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。
srcReg	输入	源操作数。类型为RegTensor
mask	输入	源操作数元素操作的有效指示，详细说明请参考MaskReg。

约束说明

无

调用示例

template<typename T>
__simd_vf__ inline void ReduceDataBlockVF(__ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* srcAddr, uint32_t count, 
 uint32_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes)
{
    AscendC::Reg::RegTensor<T> srcReg;
    AscendC::Reg::RegTensor<T> dstReg;
    AscendC::Reg::MaskReg mask;
    for (uint16_t i = 0; i < repeatTimes; i++) {
        AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg, srcAddr + i * oneRepeatSize);
        mask = AscendC::Reg::UpdateMask<T>(count);
        // type = ReduceType::SUM
        AscendC::Reg::ReduceDataBlock<AscendC::Reg::ReduceType::SUM>(dstReg, srcReg, mask);
        // type = ReduceType::MAX
        // AscendC::Reg::ReduceDataBlock<AscendC::Reg::ReduceType::MAX>(dstReg, srcReg, mask);
        // type = ReduceType::MIN
        // AscendC::Reg::ReduceDataBlock<AscendC::Reg::ReduceType::MIN>(dstReg, srcReg, mask);
        AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr + i * oneRepeatSize, dstReg, mask); 
    }
}

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