--- title: Compares description: "| 产品 | 是否支持 |" url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0068.html sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0068.html indexId: b29835c3e69e618098855e7347be85c1543462f3cb98750902c1510367bff4c776 --- # Compares #### 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 | √ | | Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ | | Atlas 200I/500 A2 推理产品 | √ | | Atlas 推理系列产品 AI Core | √ | | Atlas 推理系列产品 Vector Core | x | | Atlas 训练系列产品 | x | #### 功能说明 逐元素比较一个tensor中的元素和另一个Scalar的大小，如果比较后的结果为真，则输出结果的对应比特位为1，否则为0。 支持多种比较模式： - LT：小于（less than） - GT：大于（greater than） - GE：大于或等于（greater than or equal to） - EQ：等于（equal to） - NE：不等于（not equal to） - LE：小于或等于（less than or equal to） #### 函数原型 - tensor前n个数据计算 1 2 template __aicore__ inline void Compares(const LocalTensor& dst, const LocalTensor& src0, const T src1Scalar, CMPMODE cmpMode, uint32_t count) - tensor高维切分计算 - mask逐bit模式 1 2 template __aicore__ inline void Compares(const LocalTensor& dst, const LocalTensor& src0, const T src1Scalar, CMPMODE cmpMode, const uint64_t mask[], uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams) - mask连续模式 1 2 template __aicore__ inline void Compares(const LocalTensor& dst, const LocalTensor& src0, const T src1Scalar, CMPMODE cmpMode, const uint64_t mask, uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams) #### 参数说明 **表1 模板参数说明** | 参数名 | 描述 | | --- | --- | | T | 源操作数数据类型。 | | U | 目的操作数数据类型。 | | isSetMask | 是否在接口内部设置mask。 true，表示在接口内部设置mask。 false，表示在接口外部设置mask，开发者需要使用SetVectorMask接口设置mask值。这种模式下，本接口入参中的mask值必须设置为占位符MASK\_PLACEHOLDER。 | **表2 接口参数说明** | 参数名称 | 输入/输出 | 含义 | | --- | --- | --- | | dst | 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。 dst用于存储比较结果，将dst中uint8\_t类型的数据按照bit位展开，由左至右依次表征对应位置的src0和src1的比较结果，如果比较后的结果为真，则对应比特位为1，否则为0。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：uint8\_t Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 ，支持的数据类型为：uint8\_t Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 ，支持的数据类型为：uint8\_t Atlas 200I/500 A2 推理产品 ，支持的数据类型为：uint8\_t Atlas 推理系列产品 AI Core，支持的数据类型为：uint8\_t | | src0 | 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。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：int8\_t/uint8\_t/int16\_t/uint16\_t/half/bfloat16\_t/int32\_t/uint32\_t/float/int64\_t/uint64\_t/double（double只支持CMPMODE::EQ） Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 ，支持的数据类型为：half/float（所有CMPMODE都支持）， int32\_t（只支持CMPMODE::EQ） Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 ，支持的数据类型为：half/float（所有CMPMODE都支持）， int32\_t（只支持CMPMODE::EQ） Atlas 200I/500 A2 推理产品 ，支持的数据类型为：int16\_t/uint16\_t/half/float/int32\_t/uint32\_t Atlas 推理系列产品 AI Core，支持的数据类型为：half/float | | src1Scalar | 输入 | 源操作数，Scalar标量。数据类型和src0保持一致。 | | cmpMode | 输入 | CMPMODE类型，表示比较模式，包括EQ，NE，GE，LE，GT，LT。 LT:src0小于（less than）src1 GT:src0大于（greater than）src1 GE：src0大于或等于（greater than or equal to）src1 EQ：src0等于（equal to）src1 NE：src0不等于（not equal to）src1 LE：src0小于或等于（less than or equal to）src1 | | mask/mask[] | 输入 | mask(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/programug/Ascendcopdevg/atlas\_ascendc\_10\_0022.html\#ZH\-CN\_TOPIC\_0000002562282205\_\_zh\-cn\_topic\_0000002267504656\_zh\-cn\_topic\_0000001764162593\_section4252658182)用于控制每次迭代内参与计算的元素。 Atlas 350 加速卡，设置有效。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 ，保留参数，设置无效。 Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 ，保留参数，设置无效。 Atlas 200I/500 A2 推理产品 ，设置有效。 Atlas 推理系列产品 AI Core，保留参数，设置无效。 连续模式：表示前面连续的多少个元素参与计算。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或者4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]并且不同时为0；当操作数为32位时，mask[1]为0，mask[0]∈(0, 264\-1]。 | | repeatTime | 输入 | 重复迭代次数。矢量计算单元，每次读取连续的256Bytes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。repeatTime表示迭代的次数。 关于该参数的具体描述请参考高维切分API(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/programug/Ascendcopdevg/atlas\_ascendc\_10\_0022.html)。 | | repeatParams | 输入 | 控制操作数地址步长的参数。UnaryRepeatParams类型，包含操作数相邻迭代间相同DataBlock的地址步长，操作数同一迭代内不同DataBlock的地址步长等参数。 相邻迭代间的地址步长参数说明请参考repeatStride(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/programug/Ascendcopdevg/atlas\_ascendc\_10\_0022.html\#ZH\-CN\_TOPIC\_0000002562282205\_\_zh\-cn\_topic\_0000002267504656\_zh\-cn\_topic\_0000001764162593\_section139459347420)；同一迭代内DataBlock的地址步长参数说明请参考dataBlockStride(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/programug/Ascendcopdevg/atlas\_ascendc\_10\_0022.html\#ZH\-CN\_TOPIC\_0000002562282205\_\_zh\-cn\_topic\_0000002267504656\_zh\-cn\_topic\_0000001764162593\_section2815124173416)。 | | count | 输入 | 参与计算的元素个数。设置count时，需要保证count个元素所占空间256字节对齐。 | #### 返回值说明 无 #### 约束说明 - 操作数地址对齐要求请参见 通用地址对齐约束 。 - dst按照小端顺序排序成二进制结果，对应src中相应位置的数据比较结果。 - 使用tensor前n个数据参与计算的接口，设置count时，需要保证count个元素所占空间256字节对齐。 - 针对Atlas 350 加速卡，int8_t/uint8_t/uint64_t/int64_t/double数据类型仅支持tensor前n个数据计算接口，double只支持CMPMODE::EQ。 #### 调用示例 本样例中，源操作数src0Local存储了256个float类型的数据。样例实现的功能为，对src0Local中的元素和src1Local.GetValue(0)中的数据进行比较，如果src0Local中的元素小于src1Local.GetValue(0)中的元素，dstLocal结果中对应的比特位置1；反之，则置0。dst结果使用uint8_t类型数据存储。 - tensor前n个数据计算接口样例 1 AscendC::Compares(dstLocal, src0Local, src1Scalar, AscendC::CMPMODE::LT, srcDataSize); - tensor高维切分计算-mask连续模式 1 2 3 4 5 6 7 uint64_t mask = 256 / sizeof(float); // 256为每个迭代处理的字节数 int repeat = 4; AscendC::UnaryRepeatParams repeatParams = { 1, 1, 8, 8 }; // repeat = 4, 64 elements one repeat, 256 elements total // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats AscendC::Compares(dstLocal, src0Local, src1Scalar, AscendC::CMPMODE::LT, mask, repeat, repeatParams); - tensor高维切分计算-mask逐bit模式 1 2 3 4 5 6 7 uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, 0}; int repeat = 4; AscendC::UnaryRepeatParams repeatParams = { 1, 1, 8, 8 }; // repeat = 4, 64 elements one repeat, 256 elements total // srcBlkStride, = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats AscendC::Compares(dstLocal, src0Local, src1Scalar, AscendC::CMPMODE::LT, mask, repeat, repeatParams); 结果示例如下： ``` 输入数据(src0Local): [ 16.604824 45.069473 65.108345 -59.68792 21.043684 75.90726 -27.046307 -40.10546 -5.933778 83.56574 58.87062 -12.77814 28.17882 62.549377 -22.310246 -67.69001 81.06072 69.988945 69.10082 -6.667376 96.20256 18.532446 -66.56364 -32.531246 49.980835 35.668995 -16.847628 1.3236234 10.0143795 43.878166 26.628105 31.774637 47.9279 79.7291 -54.09651 95.49459 -18.404795 -86.84594 9.406091 -79.54437 0.49116692 -48.151714 -12.97062 -99.89055 23.475513 -27.366564 -69.229675 83.613304 52.14729 40.98426 -23.422009 -53.386215 1.6576616 -62.36946 54.693733 66.2058 -4.0042257 -25.351263 1.0000885 -6.458584 25.447659 71.647316 82.31162 -7.7359715 28.107353 -79.22045 20.292479 67.7434 -76.054085 -7.754251 38.632687 -4.8460293 -69.791954 -57.574455 -99.96178 -73.29611 -68.57477 98.200035 -55.30482 -55.590027 79.53274 -1.862139 -37.60953 -12.225406 -35.2875 -24.047668 -66.07609 21.9362 80.603516 28.928387 26.579298 97.6649 78.94723 -89.86824 73.29788 18.957182 -73.87053 -23.508097 -51.02931 39.158726 -96.61422 -41.192455 54.973663 47.58695 -3.9818003 -81.05088 -67.62415 -17.491713 -34.916042 -95.993744 -3.4719822 -55.956417 6.223455 12.240832 15.055512 94.70584 -13.33949 -50.46866 54.612816 -28.521824 -87.63997 59.53054 41.000504 -31.266075 -31.419422 -32.940186 53.449913 50.012768 -13.663364 40.931725 -68.80396 -86.63726 76.866585 -83.76385 3.7227867 58.443035 -74.333046 -92.52674 24.249512 -7.935491 24.197245 -34.85033 67.854645 72.65312 13.622443 -70.94266 15.401667 -9.332295 -86.61463 72.659676 -83.63352 9.279887 81.037964 46.285606 -12.967846 -48.72901 69.07614 -40.355286 -94.257034 -45.514374 24.966864 -9.657219 61.803864 -83.09603 77.769035 -97.44226 -89.71987 -53.969315 43.892918 73.88798 67.23104 36.65282 -93.70069 -87.48934 -27.679005 -36.825226 -30.117033 -41.579655 -97.325325 77.1972 -49.883194 33.061394 -63.844925 89.74327 64.549416 80.16943 73.26347 -87.307175 -96.62777 81.8532 7.5365276 28.357092 59.896378 -15.95738 -77.42723 0.03529428 -20.263502 45.59324 -90.160835 89.478004 57.608685 60.71819 45.8125 39.94484 -48.77375 -56.897358 5.2580256 -6.937905 -49.80309 -42.527523 72.91772 89.53271 -62.181187 18.490683 -69.40782 6.141204 13.938042 75.312515 21.766457 -8.157599 55.53147 -30.789118 -12.087165 82.435684 23.4884 82.73172 -2.026827 -8.124383 -10.707488 -74.32759 -54.702602 14.209252 93.73145 98.93554 52.803623 32.200726 41.823833 90.193756 -34.512424 -85.64022 97.47763 33.353424 94.84875 23.03139 99.97347 -72.47978 19.51753 -88.28579 -88.70721 -18.659292 -79.5277 62.90431 21.837631 45.989056 -9.62086 11.4855795 ] 输入数据(src1Scalar): [-95.16087 -71.4676 51.817818 -12.358237 96.60704 -12.0067835 -44.128048 7.5811195 84.61196 -60.303513 21.470125 98.96244 18.262054 80.014244 48.37233 -75.03457 ] 输出数据(dstLocal): [ 0 0 0 0 0 8 0 0 0 4 0 0 16 32 0 0 0 0 0 0 32 0 4 16 0 0 0 0 0 0 0 0] ```