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__hcmadd

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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

将三个half2输入视为复数,第一个分量为实部,第二个分量为虚部,执行复数乘加运算x*y+z。

函数原型

1
half2 __hcmadd(const half2 x, const half2 y, const half2 z)

参数说明

表1 参数说明

参数名

输入/输出

描述

x

输入

源操作数。

y

输入

源操作数。

z

输入

源操作数。

返回值说明

输入数据视为复数,执行复数乘加运算的结果。对于输入a、b、c:

  • 实部的结果为:__hfma(-a.y, b.y, __hfma(a.x, b.x, c.x))。
  • 虚部的结果为:__hfma( a.y, b.x, __hfma(a.x, b.y, c.y))

约束说明

需要包含的头文件

使用该接口需要包含"simt_api/asc_fp16.h"头文件。

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#include "simt_api/asc_fp16.h"

调用示例

  • SIMT编程场景:
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    // 使用短向量可提升数据搬运效率
    __global__ __launch_bounds__(1024) void simt_hcmadd(half* x, half* y, half* z, half* dst, uint32_t input_total_length)
    {
        uint32_t idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
        // 每个线程处理1个half2类型的数据,即2个half类型的数据,因此idx >= input_total_length / 2的线程不处理数据
        if (idx >= input_total_length / 2) {
            return;
        }
        half2* input1 = (half2*)x;
        half2* input2 = (half2*)y;
        half2* input3 = (half2*)z;
        half2* out = (half2*)dst;
        out[idx] = __hcmadd(input1[idx], input2[idx], input3[idx]);
    }
    
  • SIMD与SIMT混合编程场景:
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    // 使用短向量可提升数据搬运效率
    __simt_vf__ __launch_bounds__(1024) inline void simt_hcmadd(__gm__ half2* x, __gm__ half2* y, __gm__ half2* z, __gm__ half2* dst, uint32_t input_total_length)
    {
        uint32_t idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
        // 每个线程处理1个half2类型的数据,即2个half类型的数据,因此idx >= input_total_length / 2的线程不处理数据
        if (idx >= input_total_length / 2) {
            return;
        } 
        dst[idx] = __hcmadd(x[idx], y[idx], z[idx]);
    }
    
    __global__ __vector__ void compute_kernel(__gm__ half* x, __gm__ half* y, __gm__ half* z, __gm__ half* dst, uint32_t input_total_length)
    {
        asc_vf_call<simt_hcmadd>(dim3(1024), (__gm__ half2*)x, (__gm__ half2*)y, (__gm__ half2*)z, (__gm__ half2*)dst, input_total_length);
    }