ReduceSum

函数功能

对所有的输入数据求和。

函数原型

tensor前n个数据计算
 template <typename T> __aicore__ inline void ReduceSum(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<T>& workLocal, const int32_t count)
tensor高维切分计算
- mask逐bit模式
   template <typename T> __aicore__ inline void ReduceSum(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<T>& workLocal, const uint64_t mask[2], const int32_t repeatTimes, const int32_t srcRepStride)
- mask连续模式
   template <typename T> __aicore__ inline void ReduceSum(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const LocalTensor<T>& workLocal, const int32_t mask, const int32_t repeatTimes, const int32_t srcRepStride)

参数说明

表1 参数说明
参数名称	输入/输出	含义
dstLocal	输出	目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）AI Core，支持的数据类型为：half/float Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float
srcLocal	输入	源操作数。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。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）AI Core，支持的数据类型为：half/float Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float
workLocal	输入	指令执行期间用于存储中间结果，用于内部计算所需操作空间，需特别注意空间大小，参见约束说明。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。 Atlas 训练系列产品，支持的数据类型为：half Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）AI Core，支持的数据类型为：half/float Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float Atlas 200/500 A2推理产品，支持的数据类型为：half/float
count	输入	输入数据元素个数。参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，能够处理的元素个数最大值不同，但是最大处理的数据量不会超过UB大小限制。
mask	输入	mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。连续模式：表示前面连续的多少个元素参与计算。数据类型为uint64。取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask∈[1, 128]；当操作数为32位时，mask∈[1, 64]。逐bit模式：可以按位控制哪些元素参与计算，bit位的值为1表示参与计算，0表示不参与。参数类型为长度为2的uint64_t类型数组。例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，表示仅第4个元素参与计算。参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。当操作数为16位时，mask[0]、mask[1]∈[0, 2⁶⁴-1]；当操作数为32位时，mask[1]为0，mask[0]∈[0, 2⁶⁴-1]。
repeatTimes	输入	重复迭代次数。矢量计算单元，每次读取连续的256 Bytes数据进行计算，为完成对输入数据的处理，必须通过多次迭代（repeat）才能完成所有数据的读取与计算。repeatTimes表示迭代的次数。关于该参数的具体描述请参考重复迭代次数-Repeat times。
srcRepStride	输入	相邻迭代间，源操作数相同block地址步长，即源操作数每次迭代跳过的block数目。详细说明请参考相邻迭代间相同datablock的地址步长。

返回值

无

支持的型号

Atlas 训练系列产品

Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）AI Core

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas 200/500 A2推理产品

约束说明

为了节省地址空间，开发者可以定义一个Tensor，供srcLocal、dstLocal、workLocal同时使用（即地址重叠），地址重叠的约束条件如下：
- 若源操作数与目的操作数之间存在依赖，即第N次迭代的目的操作数是第N+1次的源操作数，这种情况是不支持地址重叠的。
- srcLocal或者dstLocal与workLocal地址重叠时，workLocal必须满足最小所需空间要求，否则不支持地址重叠。
- 各操作数地址如重叠则要求100%完全重叠，不支持部分重叠。

ReduceSum的相加方式分为两种：
- 方式一：同一repeat内先按照二叉树累加、不同repeat的结果也按照二叉树累加。
  假设源操作数为128个float16的数据[data0,data1,data2...data127]，一个repeat可以计算完，计算过程如下。
  1. data0和data1相加得到data00，data2和data3相加得到data01...data124和data125相加得到data62，data126和data127相加得到data63；
  2. data00和data01相加得到data000，data02和data03相加得到data001...data62和data63相加得到data031；
  3. 以此类推，得到目的操作数为1个float16的数据[data]。
  需要注意的是两两相加的计算过程中，计算结果大于65504时结果保存为65504。例如源操作数为[60000,60000,-30000,100]，首先60000+60000溢出，结果为65504，第二步计算-30000+100=-29900，第四步计算65504-29900=35604。
- 方式二：同一repeat内采用二叉树累加，不同repeat的结果按顺序累加。
不同硬件形态对应的ReduceSum相加方式如下：
Atlas 训练系列产品采用方式一

Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）AI Core采用方式一

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品tensor前n个数据计算接口采用方式二，tensor高维切分计算接口采用方式一

Atlas 200/500 A2推理产品采用方式一

workLocal支持两种处理方式：

方式一：按照如下计算公式计算最小所需空间：

// 先定义一个向上取整函数
int RoundUp(int a, int b)
{ 
    return (a + b - 1) / b;
}

// 然后定义参与计算的数据类型
int typeSize = 2;                           // half类型为2Bytes，float类型为4Bytes，按需填入

// 再根据数据类型定义两个单位
int elementsPerBlock = 32 / typeSize;       // 1个block存放的元素个数
int elementsPerRepeat = 256 / typeSize;     // 1次repeat可以处理的元素个数

// 最后确定首次最大repeat值
int firstMaxRepeat = repeatTimes;           // 此处需要注意：对于tensor高维切分计算接口，firstMaxRepeat就是repeatTimes；对于tensor前n个数据计算接口，firstMaxRepeat为count/elementsPerRepeat，比如在half类型下firstMaxRepeat就是count/128，在float类型下为count/64，按需填入，对于count<elementsPerRepeat的场景，firstMaxRepeat就是1

int iter1OutputCount = firstMaxRepeat;                                              // 第一轮操作产生的元素个数
int iter1AlignEnd = RoundUp(iter1OutputCount, elementsPerBlock) * elementsPerBlock; // 第一轮产生的元素个数做向上取整
int finalWorkLocalNeedSize = iter1AlignEnd;                                         // 最终workLocal所需的elements空间大小就是第一轮操作产生元素做向上取整后的结果

方式二：传入任意大小的workLocal，workLocal的值不会被改变

不同硬件形态对应的WorkLocal处理方式如下：
Atlas 训练系列产品采用方式一

Atlas推理系列产品（Ascend 310P处理器）AI Core采用方式一

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品tensor前n个数据计算接口采用方式二，tensor高维切分计算接口采用方式一

Atlas 200/500 A2推理产品采用方式一

调用示例

tensor高维切分计算样例-mask连续模式

// dstLocal,srcLocal和workLocal均为half类型,srcLocal的计算数据量为8320,并且连续排布，使用tensor高维切分计算接口，设定repeatTimes为65，mask为全部元素参与计算
uint64_t mask = 128;
ReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, mask, 65, 8);

tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

// dstLocal,srcLocal和workLocal均为half类型,srcLocal的计算数据量为8320,并且连续排布，使用tensor高维切分计算接口，设定repeatTimes为65，mask为全部元素参与计算
uint64_t mask[2] = { 0xFFFFFFFFFFFFFFFF, 0xFFFFFFFFFFFFFFFF };
ReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, mask, 65, 8);

tensor前n个数据计算样例

// dstLocal,srcLocal和workLocal均为half类型,srcLocal的计算数据量为8320,并且连续排布，使用tensor前n个数据计算接口
ReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, 8320);

完整样例如下：

tensor高维切分计算接口完整调用示例一:
#include "kernel_operator.h"

namespace AscendC {
class KernelReduce {
public:
    __aicore__ inline KernelReduce() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm)
    {
        srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)dstGm);

        repeat = srcDataSize / mask;
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc, 1, srcDataSize * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(workQueue, 1, 80 * sizeof(half)); // 此处按照公式计算所需的最小work空间为80，也就是160Bytes
        pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, dstDataSize * sizeof(half));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.AllocTensor<half>();
        DataCopy(srcLocal, srcGlobal, srcDataSize);
        inQueueSrc.EnQue(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.DeQue<half>();
        LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<half>();
        LocalTensor<half> workLocal = workQueue.AllocTensor<half>();

        // level0
        ReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, mask, repeat, repStride);

        outQueueDst.EnQue<half>(dstLocal);
        inQueueSrc.FreeTensor(srcLocal);
        workQueue.FreeTensor(workLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.DeQue<half>();
        DataCopy(dstGlobal, dstLocal, dstDataSize);
        outQueueDst.FreeTensor(dstLocal);
    }

private:
    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc;
    TQue<QuePosition::VECOUT, 1> workQueue;
    TQue<QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst;
    GlobalTensor<half> srcGlobal, dstGlobal;
    int srcDataSize = 8320;
    int dstDataSize = 16;
    int mask = 128;
    int repStride = 8;
    int repeat = 0;
};
} // namespace AscendC


示例结果 
输入数据(src_gm):
[1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
输出数据(dst_gm):
[8320.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.
    0.    0.    0.    0.]

完整调用示例二:
#include "kernel_operator.h"

namespace AscendC {
class KernelReduce {
public:
    __aicore__ inline KernelReduce() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src, __gm__ uint8_t* dstGm)
    {
        srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)dstGm);

        repeat = srcDataSize / mask;
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc, 1, srcDataSize * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(workQueue, 1, 16 * sizeof(half)); // 此处按照公式计算所需的最小work空间为16,也就是32Bytes
        pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, dstDataSize * sizeof(half));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.AllocTensor<half>();
        DataCopy(srcLocal, srcGlobal, srcDataSize);
        inQueueSrc.EnQue(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        LocalTensor<half> srcLocal = inQueueSrc.DeQue<half>();
        LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<half>();
        LocalTensor<half> workLocal = workQueue.AllocTensor<half>();

        // level2
        ReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, workLocal, srcDataSize);

        outQueueDst.EnQue<half>(dstLocal);
        inQueueSrc.FreeTensor(srcLocal);
        workQueue.FreeTensor(workLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        LocalTensor<half> dstLocal = outQueueDst.DeQue<half>();
        DataCopy(dstGlobal, dstLocal, dstDataSize);
        outQueueDst.FreeTensor(dstLocal);
    }

private:
    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc;
    TQue<QuePosition::VECOUT, 1> workQueue;
    TQue<QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst;
    GlobalTensor<half> srcGlobal, dstGlobal;
    int srcDataSize = 288;
    int dstDataSize = 16;
    int mask = 128;
    int repStride = 8;
    int repeat = 0;
};
} // namespace AscendC


输入数据(src_gm):
[1. 1. 1. ... 1. 1. 1.]
输出数据(dst_gm):
[288.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.   0.
   0.   0.]

父主题： 归约指令