--- title: CreateVecIndex description: "| 产品 | 是否支持 |" url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0090.html sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0090.html indexId: 3766588440ccd9a1362ea5c34a8671e33702f42bc3d210bdcc577aef383cca3b76 --- # CreateVecIndex #### 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 创建指定起始值的向量索引。 #### 函数原型 - tensor前n个数据计算 1 2 template __aicore__ inline void CreateVecIndex(LocalTensor dst, const T &firstValue, uint32_t count) - tensor高维切分计算 - mask逐bit模式 1 2 template __aicore__ inline void CreateVecIndex(LocalTensor &dst, const T &firstValue, uint64_t mask[], uint8_t repeatTime, uint16_t dstBlkStride, uint8_t dstRepStride) - mask连续模式 1 2 template __aicore__ inline void CreateVecIndex(LocalTensor &dst, const T &firstValue, uint64_t mask, uint8_t repeatTime, uint16_t dstBlkStride, uint8_t dstRepStride) #### 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。 Atlas 推理系列产品 AI Core，支持的数据类型为：int16\_t/half/int32\_t/float Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 ，支持的数据类型为：int16\_t/half/int32\_t/float Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 ，支持的数据类型为：int16\_t/half/int32\_t/float Atlas 200I/500 A2 推理产品 ，支持的数据类型为：int16\_t/half/int32\_t/float Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：int8\_t/int16\_t/half/int32\_t/float/int64\_t | **表2 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。 | | firstValue | 输入 | 索引的第一个数值，数据类型需与dst中元素的数据类型保持一致。 | | count | 输入 | 参与计算的元素个数。 | | 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。 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。 mask为数组形式，数组长度和数组元素的取值范围和操作数的数据类型有关。当操作数为16位时，数组长度为2，mask[0]、mask[1]∈[0, 264\-1]并且不同时为0；当操作数为32位时，数组长度为1，mask[0]∈(0, 264\-1]；当操作数为64位时，数组长度为1，mask[0]∈(0, 232\-1]。 例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，表示仅第4个元素参与计算。 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]；当操作数为64位时，mask∈[1, 32]。 | | 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通用参数说明(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/programug/Ascendcopdevg/atlas\_ascendc\_10\_0022.html)。 | | dstBlkStride | 输入 | 单次迭代内，目的操作数不同datablock间地址步长。 | | dstRepStride | 输入 | 相邻迭代间，目的操作数相同datablock地址步长。 | #### 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 。 - firstValue需保证不超出dst中元素数据类型对应的大小范围。 - 针对Atlas 350 加速卡，int8_t/int64_t数据类型仅支持tensor前n个数据计算接口。 #### 调用示例 本样例中只展示Compute流程中的部分代码。 - tensor高维切分计算样例-mask连续模式 1 2 3 4 5 // repeatTime = 1, mask = 128, 128 elements one repeat, 128 elements total // firstValue数据类型为int16_t，dstLocal数据类型为int16_t // dstBlkStride = 1, 单次迭代内数据连续写入 // dstRepStride = 8, 相邻迭代内数据连续写入 AscendC::CreateVecIndex(dstLocal, (int16_t)0, mask, repeatTime, dstBlkStride, dstRepStride); - tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式 1 2 3 4 5 6 uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; // repeatTime = 1, 128 elements one repeat, 128 elements total // firstValue数据类型为int16_t，dstLocal数据类型为int16_t // dstBlkStride = 1, 单次迭代内数据连续写入 // dstRepStride = 8, 相邻迭代内数据连续写入 AscendC::CreateVecIndex(dstLocal, (int16_t)0, mask, repeatTime, dstBlkStride, dstRepStride); - tensor前n个数据计算样例 1 2 uint32_t count = 128; // 参与计算的元素个数 AscendC::CreateVecIndex(dstLocal, (int16_t)0, count); 结果示例如下： ``` 输入数据（firstValue）：0 输出数据（dstLocal）：[0 1 2 ... 127] ```