--- title: VectorPadding(ISASI) description: "| 产品 | 是否支持 |" url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0221.html sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0221.html indexId: f3d38ab2e01a036dfa7230d680557ca6408fb5290edc8d673b0ca9143a8d88ff76 --- # VectorPadding(ISASI) #### 产品支持情况 | 产品 | 是否支持 | | --- | --- | | Atlas 350 加速卡 | x | | 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 | √ | | Atlas 推理系列产品 Vector Core | x | | Atlas 训练系列产品 | x | #### 功能说明 根据padMode（pad模式）与padSide（pad方向）对源操作数按照datablock进行填充操作。 假设源操作数的一个datablock有16个数，datablock[0:15]=a~p： - padSide==false：从datablock的左边开始填充，即datablock的起始值方向(a->p) - padSide==true：从datablock的右边开始填充，即datablock的结束值方向(p->a) - padMode==0：用邻近数作为填充值，例：aaa|abc(padSide=false)、nop|ppp(padSide=true) - padMode==1：用邻近datablock值对称填充，例：cba|abc(padSide=false)、nop|pon(padSide=true) - padMode==2：用邻近datablock值填充，偏移一个数，做对称填充，例： - padSide=false：xcb|abc，xcb被填充，填充过程描述：a被丢弃，对称填充，x处填充0 - padSide=true：nop|onx，onx被填充，填充过程描述：p被丢弃，对称填充，x处填充0 #### 函数原型 - tensor前n个数据计算 1 2 template __aicore__ inline void VectorPadding(const LocalTensor& dst, const LocalTensor& src, const uint8_t padMode, const bool padSide, const uint32_t count) - tensor高维切分计算 - mask逐bit模式 1 2 template __aicore__ inline void VectorPadding(const LocalTensor& dst, const LocalTensor& src, const uint8_t padMode, const bool padSide, const uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams) - mask连续模式 1 2 template __aicore__ inline void VectorPadding(const LocalTensor& dst, const LocalTensor& src, const uint8_t padMode, const bool padSide, const uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const UnaryRepeatParams& repeatParams) #### 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/uint16\_t/half/int32\_t/uint32\_t/float | | 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 参数说明** | 参数名 | 输入/输出 | 描述 | | --- | --- | --- | | 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。 | | src | 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。 | | padMode | 输入 | padding模式，类型为uint8\_t，取值范围：[0,2]。 0：用邻近数作为填充值。 1：用邻近datablock值对称填充。 2：用邻近datablock值填充，偏移一个数，做对称填充。 | | padSide | 输入 | padding的方向，类型为bool。 false：左边。 true：右边。 | | 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)。 | #### 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 。 - mask仅控制目的操作数中的哪些元素要写入，源操作数的读取与mask无关。 - count表示写入目的操作数中的元素总数，源操作数的读取与count无关。 #### 调用示例 样例的srcLocal和dstLocal均为half类型。 更多样例可参考LINK。 - tensor高维切分计算样例-mask连续模式 1 2 3 4 5 6 7 uint64_t mask = 256 / sizeof(half); uint8_t padMode = 0; bool padSide = false; // repeatTime = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats AscendC::VectorPadding(dstLocal, srcLocal, padMode, padSide, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 }); - tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式 1 2 3 4 5 6 7 uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; uint8_t padMode = 0; bool padSide = false; // repeatTime = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total // dstBlkStride, srcBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride, srcRepStride = 8, no gap between repeats AscendC::VectorPadding(dstLocal, srcLocal, padMode, padSide, mask, 4, { 1, 1, 8, 8 }); - tensor前n个数据计算样例 1 2 3 uint8_t padMode = 0; bool padSide = false; AscendC::VectorPadding(dstLocal, srcLocal, padMode, padSide, 512); 结果示例如下： ``` // 以srcLocal的一个datablock的值为例，有16个数 输入数据(srcLocal): [6.938 -8.86 -0.2263 ... 1.971 1.778] 输出数据(dstLocal): [6.938 6.938 6.938 ... 6.938 6.938] ```