UnPad

函数功能

对height * width的二维Tensor在width方向上进行unpad，如果Tensor的width非32B对齐，则不支持调用本接口unpad。本接口具体功能场景如下：Tensor的width已32B对齐，以half为例，如16*16，进行UnPad，变成16*15。

函数原型

由于该接口的内部实现中涉及复杂的计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间大小BufferSize的获取方法：通过UnPad Tiling中提供的GetUnPadMaxMinTmpSize接口获取所需最大和最小临时空间大小，最小空间可以保证功能正确，最大空间用于提升性能。

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，因此UnPad接口的函数原型有两种：

• 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间

  template <typename T>
  __aicore__ inline void UnPad(const LocalTensor<T> &dstTensor, const LocalTensor<T> &srcTensor, UnPadParams &unPadParams, LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer, UnPadTiling &tiling)

  该方式下开发者需自行申请并管理临时内存空间并管理，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。

• 接口框架申请临时空间

  template <typename T>
  __aicore__ inline void UnPad(const LocalTensor<T> &dstTensor, const LocalTensor<T> &srcTensor, UnPadParams &unPadParams, UnPadTiling &tiling)

  该方式下开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

参数说明

struct UnPadParams {
    uint16_t leftPad = 0;
    uint16_t rightPad = 0;
};

返回值

无

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品AI Core

注意事项

• 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。

调用示例

本样例：Tensor的width已32B对齐，以half为例，如16*16，进行Pad，变成16*15。输入数据类型均为half。

#include "kernel_operator.h"
using namespace AscendC;

namespace TEST_CASE {
template <typename T>
class UnPad {
public:
    __aicore__ inline UnPad()
    {}
    __aicore__ inline void Init(GM_ADDR dstGm, GM_ADDR srcGm, uint16_t heightIn, uint16_t widthIn, uint16_t oriWidthIn,UnPadParams& unPadParamsIn, const UnPadTiling& tilingData)
    {
        height=heightIn;
        width=widthIn;
        oriWidth=oriWidthIn;
        unPadParams=unPadParamsIn;
        srcGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)srcGm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)dstGm);
        pipe.InitBuffer(inQueueSrcVecIn, 1, height * width * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(inQueueSrcVecOut, 1, height * (width-unPadParams.leftPad-unPadParams.rightPad) * sizeof(T));
        tiling = tilingData;
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        LocalTensor<T> srcLocal = inQueueSrcVecIn.AllocTensor<T>();
        DataCopy(srcLocal, srcGlobal, height * width);
        inQueueSrcVecIn.EnQue(srcLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute()
    {
        LocalTensor<T> dstLocal = inQueueSrcVecIn.DeQue<T>();
        LocalTensor<T> srcOutLocal = inQueueSrcVecOut.AllocTensor<T>();
        AscendC::UnPad(srcOutLocal, dstLocal, unPadParams, tiling);
        inQueueSrcVecOut.EnQue(srcOutLocal);
        inQueueSrcVecIn.FreeTensor(dstLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        LocalTensor<T> srcOutLocalDe = inQueueSrcVecOut.DeQue<T>();
        DataCopy(dstGlobal, srcOutLocalDe, height * (width-unPadParams.leftPad-unPadParams.rightPad));
        inQueueSrcVecOut.FreeTensor(srcOutLocalDe);
    }

private:
    TPipe pipe;
    TQue<QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrcVecIn;
    TQue<QuePosition::VECOUT, 1> inQueueSrcVecOut;
    GlobalTensor<T> srcGlobal;
    GlobalTensor<T> dstGlobal;
    uint16_t height;
    uint16_t width;
    uint16_t oriWidth;
    UnPadParams unPadParams;
    UnPadTiling tiling;
};
}  // namespace TEST_CASE

extern "C" __global__ __aicore__ void kernel_unpad_half_16_16_16( 
    GM_ADDR src_gm, GM_ADDR dst_gm, __gm__ uint8_t* tiling)
{
    GET_TILING_DATA(tilingData, tiling);
    TEST_CASE::UnPad<half> op;
    UnPadParams unPadParams{0, 1};
    op.Init(dst_gm, src_gm, 16, 16, 16, unPadParams,tilingData.unpadTilingData);
    op.Process();
}