CumSum

产品支持情况

功能说明

用于对输入张量按行或列进行累加和操作，输出结果中每个元素都是输入张量中对应位置及之前所有行或列的元素累加和。

计算公式如下：

• 逐行累加算法
  • First轴处理，按行累加和操作，即第一行不变，后面的行依次累加，输出结果的第i行第j列计算公式如下：

    

    以tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])为例，输出结果是tensor([[0, 1, 2], [3, 5, 7]])

  • Last轴处理，按列累加和操作，即第一列不变，后面的列依次累加，输出结果的第i行第j列计算公式如下：

    

    以tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])为例，输出结果是tensor([[0, 1, 3], [3, 7, 12]])

• Sklansky二分累加算法

  仅支持Atlas 350 加速卡。

  Sklansky二分累加算法是基于Sklansky Adder的并行前缀和逻辑实现的。图1为一维二进制的并行前缀和算法示意图。将该算法扩展至二维张量的累加和算法，以按行累加为例，图2为该算法的执行步骤示意图，通过并行计算多行的加和，实现Sklansky二分累加算法下的按行累加和。

  图1 Sklansky Adder算法示意图
  
  图2 基于Sklansky的二分累加示意图
  

函数原型

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  1 2	template <typename T, const CumSumConfig& config = defaultCumSumConfig> __aicore__ inline void CumSum(LocalTensor<T>& dstTensor, LocalTensor<T>& lastRowTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const CumSumInfo& cumSumInfo)

• 接口框架申请临时空间

  1 2	template <typename T, const CumSumConfig& config = defaultCumSumConfig> __aicore__ inline void CumSum(LocalTensor<T>& dstTensor, LocalTensor<T>& lastRowTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const CumSumInfo& cumSumInfo)

由于该接口的内部实现中涉及精度转换。需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持接口框架申请和开发者通过sharedTmpBuffer入参传入两种方式。

• 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。

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

参数说明

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struct CumSumConfig {
    bool isLastAxis{true};
    bool isReuseSource{false};
    bool outputLastRow{false};
    CumSumAlgorithm algorithm{CumSumAlgorithm::CUMSUM_ALGORITHM_LINEBYLINE};
};
enum class CumSumAlgorithm {    
    CUMSUM_ALGORITHM_LINEBYLINE = 0,    
    CUMSUM_ALGORITHM_SKLANSKY = 1
};

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struct CumSumInfo
{
    uint32_t outter{0};
    uint32_t inner{0};
};

返回值说明

无

约束说明

• 操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
• 输入input只支持二维结构。
• cumSumInfo.inner * sizeof(T)必须是32字节的整数倍。

调用示例

完整的调用样例请参考CumSum样例。

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// dstLocal: 存放计算结果的Tensor
// lastRowLocal: 存放计算结果最后一行数据的Tensor
// srcLocal: 参与计算的输入Tensor

// 按last轴处理（按列累加），输出最后一列数据，采用逐行累加算法
constexpr AscendC::CumSumConfig cumSumConfig{true, false, true, AscendC::CumSumAlgorithm::CUMSUM_ALGORITHM_LINEBYLINE};
// outer: 外轴长度
// inner: 内轴长度
const AscendC::CumSumInfo cumSumInfo{outer, inner};
AscendC::CumSum<T, cumSumConfig>(dstLocal, lastRowLocal, srcLocal, cumSumInfo);

// 按first轴处理（按行累加），输出最后一行数据，采用逐行累加算法
constexpr AscendC::CumSumConfig cumSumConfig{false, false, true, AscendC::CumSumAlgorithm::CUMSUM_ALGORITHM_LINEBYLINE};
AscendC::CumSum<T, cumSumConfig>(dstLocal, lastRowLocal, srcLocal, cumSumInfo);

输入数据(srcLocal): [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
输出数据(dstLocal): [1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 6 7 8]
输出数据(lastRowLocal): [8 8 8 8]

输入数据(srcLocal): [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
输出数据(dstLocal): [1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4]
输出数据(lastRowLocal): [4 4 4 4 4 4 4 4]