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title: Interleave
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# Interleave

#### 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

给定源操作数src0和src1，将src0和src1中的元素交织存入结果操作数dst0和dst1中。交织排列方式如下图所示，其中每个方格代表一个元素。


#### 函数原型

```
template <typename T>
__aicore__ inline void Interleave(const LocalTensor<T>& dst0, const LocalTensor<T>& dst1, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, const int32_t count)
```


#### 参数说明


**表1 模板参数说明**

| 参数名 | 描述 |
| --- | --- |
| T | 操作数数据类型。 |


**表2 参数说明**

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| dst0/dst1 | 输出 | 目的操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：uint8\_t/int8\_t/uint16\_t/int16\_t/half/bfloat16\_t/uint32\_t/int32\_t/float/uint64\_t/int64\_t |
| src0/src1 | 输入 | 源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。 源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：uint8\_t/int8\_t/uint16\_t/int16\_t/half/bfloat16\_t/uint32\_t/int32\_t/float/uint64\_t/int64\_t |
| count | 输入 | 输入/输出数据元素个数，dst0/dst1/src0/src1长度大小均为count。count必须为偶数。 |


#### 返回值说明

无


#### 约束说明

无


#### 调用示例

本样例中只展示Compute流程中的部分代码。```
AscendC::Interleave(dst0Local, dst1Local, src0Local, src1Local, 512);
```


结果示例如下：

```
输入数据src0Local：[1 2 3 ... 512]
输入数据src1Local：[513 514 515 ... 1024]
输出数据dst0Local：[1 513 2 ... 768]
输出数据dst1Local：[257 769 258 ... 1024]
```