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__hadd

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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

计算两个bfloat16类型数据相加的结果,并遵循CAST_RINT模式对结果进行舍入。

函数原型

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bfloat16_t __hadd(const bfloat16_t x, const bfloat16_t y)

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。

返回值说明

输入数据相加的结果。本接口不受全局饱和模式影响,特殊值如下:

  • __hadd(x, y)等价于__hadd(y, x)。
  • x为有限值,y为±inf时,返回值为±inf。
  • x为±inf,y为±inf时,返回值为±inf。
  • x为±inf,y为∓inf时,返回值为nan。
  • x为±0,y为±0时,返回值为±0。
  • 对有限值x(包括±0),x=-y时,返回值为+0。
  • x,y任意一个为nan时,返回值为nan。

约束说明

需要包含的头文件

使用该接口需要包含"simt_api/asc_bf16.h"头文件。

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#include "simt_api/asc_bf16.h"

调用示例

  • SIMT编程场景:
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    __global__ __launch_bounds__(1024) void KernelHadd(bfloat16_t* dst, bfloat16_t* x, bfloat16_t* y)
    {
        int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
        dst[idx] = __hadd(x[idx], y[idx]);
    }
    
  • SIMD与SIMT混合编程场景:
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    __simt_vf__ __launch_bounds__(1024) inline void KernelHadd(__gm__ bfloat16_t* dst, __gm__ bfloat16_t* x, __gm__ bfloat16_t* y)
    {
        int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
        dst[idx] = __hadd(x[idx], y[idx]);
    }