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Xor

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

x

功能说明

按元素执行Xor运算,Xor(异或)的概念和运算规则如下:

  • 概念:参加运算的两个数据,按二进制位进行“异或”运算。
  • 运算规则:0^0=0;0^1=1;1^0=1;1^1=0;即:参加运算的两个对象,如果两个相应位为“异”(值不同),则该位结果为1,否则为 0【同0异1】。

计算公式如下:

1
例如:3^5=6,即0000 0011^0000 0101 = 0000 0110

函数原型

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算
      1
      2
      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Xor(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t calCount)
      
    • 源操作数Tensor全部参与计算
      1
      2
      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Xor(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer)
      
  • 接口框架申请临时空间
    • 源操作数Tensor全部/部分参与计算
      1
      2
      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Xor(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor, const uint32_t calCount)
      
    • 源操作数Tensor全部参与计算
      1
      2
      template <typename T, bool isReuseSource = false>
      __aicore__ inline void Xor(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& src0Tensor, const LocalTensor<T>& src1Tensor)
      

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算,需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入接口框架申请两种方式。

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入,使用该tensor作为临时空间进行处理,接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间,并在接口调用完成后,复用该部分内存,内存不会反复申请释放,灵活性较高,内存利用率也较高。
  • 接口框架申请临时空间,开发者无需申请,但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况,开发者需要为tensor申请空间;接口框架申请的方式,开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下:通过GetXorMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

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。

Atlas 350 加速卡,支持的数据类型为:int16_t、uint16_t。

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

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

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

isReuseSource

是否允许修改源操作数。该参数预留,传入默认值false即可。

表2 接口参数说明

参数名

输入/输出

描述

dstTensor

输出

目的操作数。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

src0Tensor

输入

源操作数0。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

src1Tensor

输入

源操作数1。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

sharedTmpBuffer

输入

临时缓存。

类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

用于Xor内部复杂计算时存储中间变量,由开发者提供。

临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetXorMaxMinTmpSize

calCount

输入

参与计算的元素个数。

返回值说明

约束说明

  • 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
  • 当前仅支持ND格式的输入,不支持其他格式。
  • calCount需要保证小于或等于src0Tensor和src1Tensor和dstTensor存储的元素范围。
  • 对于不带calCount参数的接口,需要保证src0Tensor和src1Tensor的shape大小相等。
  • 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
  • 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束

调用示例

完整的调用样例可参考Xor样例

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3
4
5
// dstLocal: 存放计算结果的Tensor
// src0Local: 参与计算的输入Tensor
// src1Local: 参与计算的输入Tensor

AscendC::Xor(dstLocal, src0Local, src1Local);

结果示例如下:

输入数据(srcLocal): [ 2  3  5  7 11 13 17 19 ]
输入数据(srcLocal): [ 1  2  3  4  5  6  7  8 ]
输出数据(dstLocal): [ 3  1  6  3 14 10 22 27 ]