asc_vf_call

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

在SIMD编程场景下使用。用于启动SIMD VF（Vector Function）子任务。

函数原型

template <auto funcPtr, typename... Args>
__aicore__ inline void asc_vf_call(Args &&...args)

参数说明

表1 模板参数说明
参数名	描述
funcPtr	用于指定SIMD入口核函数。
Args	定义可变参数，用于传递实参到SIMD入口核函数。

表2 参数说明
参数名	输入/输出	描述
args	输入	可变参数，用于传递实参到SIMD入口核函数。

返回值说明

无

约束说明

asc_vf_call启动SIMD VF子任务时，子任务函数不能是类的成员函数，推荐使用普通函数或类静态函数，且入口函数必须使用__simd_vf__修饰宏。
asc_vf_call启动SIMD VF子任务时，传递的参数只支持裸指针，常见基本数据类型。不支持传递结构体，数组等。

调用示例

使用SIMD VF 函数对UB数据做加法计算。

// SIMD函数
template <typename T>
__simd_vf__ inline void AddVF(
    __ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* src0Addr, __ubuf__ T* src1Addr, uint32_t count, uint32_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes)
{
    AscendC::Reg::RegTensor<T> src0Reg;
    AscendC::Reg::RegTensor<T> src1Reg;
    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(src0Reg, src0Addr + i * oneRepeatSize);
        AscendC::Reg::LoadAlign(src1Reg, src1Addr + i * oneRepeatSize);
        AscendC::Reg::Add(dstReg, src0Reg, src1Reg, mask);
        AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr + i * oneRepeatSize, dstReg, mask);
    }
}

template <typename T>
__aicore__ inline void Compute()
{
    AscendC::LocalTensor<T> dst = outQueueZ.AllocTensor<T>();
    AscendC::LocalTensor<T> src0 = inQueueX.DeQue<T>();
    AscendC::LocalTensor<T> src1 = inQueueY.DeQue<T>();
    constexpr uint32_t oneRepeatSize = AscendC::GetVecLen() / sizeof(T);
    uint32_t count = 512;
    // 向上取整，计算循环次数
    uint16_t repeatTimes = AscendC::CeilDivision(count, oneRepeatSize);
    __ubuf__ T* dstAddr = (__ubuf__ T*)dst.GetPhyAddr();
    __ubuf__ T* src0Addr = (__ubuf__ T*)src0.GetPhyAddr();
    __ubuf__ T* src1Addr = (__ubuf__ T*)src1.GetPhyAddr();
    asc_vf_call<AddVF<T>>(dstAddr, src0Addr, src1Addr, count, oneRepeatSize, repeatTimes);
    outQueueZ.EnQue(dst);
    inQueueX.FreeTensor(src0);
    inQueueY.FreeTensor(src1);
}

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