--- title: BilinearInterpolation(ISASI) description: "| 产品 | 是否支持 |" url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0222.html sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0222.html indexId: 794d5c1994615a12dae16d297a5b1af275423ee77a52534bc6fd917dc57c56eb76 --- # BilinearInterpolation(ISASI) #### 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 | 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 功能分为水平迭代和垂直迭代。每个水平迭代顺序地从src0Offset读取8个偏移值，表示src0的偏移，每个偏移值指向src0的一个DataBlock的起始地址，如果repeatMode=false，从src1中取一个值，与src0中8个DataBlock中每个值进行乘操作；如果repeatMode=true，从src1中取8个值，按顺序与src0中8个DataBlock中的值进行乘操作，最后当前迭代的dst结果与前一个dst结果按DataBlock进行累加，存入目的地址，在同一个水平迭代内dst地址不变。然后进行垂直迭代，垂直迭代的dst起始地址为上一轮垂直迭代的dst起始地址加上vROffset，本轮垂直迭代占用dst空间为dst起始地址之后的8个DataBlock，每轮垂直迭代进行hRepeat次水平迭代。 #### 函数原型 - mask逐bit模式： 1 2 template __aicore__ inline void BilinearInterpolation(const LocalTensor& dst, const LocalTensor& src0, const LocalTensor& src0Offset, const LocalTensor& src1, uint64_t mask[], uint8_t hRepeat, bool repeatMode, uint16_t dstBlkStride, uint16_t vROffset, uint8_t vRepeat, const LocalTensor &sharedTmpBuffer) - mask连续模式： 1 2 template __aicore__ inline void BilinearInterpolation(const LocalTensor& dst, const LocalTensor& src0, const LocalTensor& src0Offset, const LocalTensor& src1, uint64_t mask, uint8_t hRepeat, bool repeatMode, uint16_t dstBlkStride, uint16_t vROffset, uint8_t vRepeat, const LocalTensor &sharedTmpBuffer) #### 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 350 加速卡，支持的数据类型为：half。 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。 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。 Atlas 推理系列产品 AI Core，支持的数据类型为：half。 | **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。 | | 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。 两个源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。 | | src0Offset | 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。 | | 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]。 | | hRepeat | 输入 | 水平方向迭代次数，取值范围为[1, 255]。 | | repeatMode | 输入 | 迭代模式： false：每次迭代src0读取的8个datablock中每个值均与src1的单个数值相乘。 true：每次迭代src0的每个datablock分别与src1的1个数值相乘，共消耗8个block和8个elements。 | | dstBlkStride | 输入 | 单次迭代内，目的操作数不同DataBlock间地址步长，以32B为单位。 | | vROffset | 输入 | 垂直迭代间，目的操作数地址偏移量，以元素为单位，取值范围为[128, 65535)，vROffset \* sizeof(T)需要保证32字节对齐 。 | | vRepeat | 输入 | 垂直方向迭代次数，取值范围为[1, 255]。 | | sharedTmpBuffer | 输入 | 临时空间。 Atlas 350 加速卡，不需要分配临时空间。 Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 ，需要保证至少分配了src0.GetSize() \* 32 + src1.GetSize() \* 32字节的空间。 Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 ，需要保证至少分配了src0.GetSize() \* 32 + src1.GetSize() \* 32字节的空间。 Atlas 推理系列产品 AI Core，需要保证至少分配了src0OffsetLocal.GetSize() \* sizeof(uint32\_t)字节的空间。 | #### 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 。 - src0、src1、src0Offset之间不允许地址重叠，且两个垂直repeat的目的地址之间不允许地址重叠。 #### 调用示例 - 接口样例-mask连续模式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 AscendC::LocalTensor dstLocal, src0Local, src1Local; AscendC::LocalTensor src0OffsetLocal; AscendC::LocalTensor tmpLocal; uint64_t mask = 128; // mask连续模式 uint8_t hRepeat = 2; // 水平迭代2次 bool repeatMode = false; // 迭代模式 uint16_t dstBlkStride = 1; // 单次迭代内数据连续写入 uint16_t vROffset = 128; // 相邻迭代间数据连续写入 uint8_t vRepeat = 2; // 垂直迭代2次 AscendC::BilinearInterpolation(dstLocal, src0Local, src0OffsetLocal, src1Local, mask, hRepeat, repeatMode, dstBlkStride, vROffset, vRepeat, tmpLocal); - 接口样例-mask逐bit模式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 AscendC::LocalTensor dstLocal, src0Local, src1Local; AscendC::LocalTensor src0OffsetLocal; AscendC::LocalTensor tmpLocal; uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; // mask逐bit模式 uint8_t hRepeat = 2; // 水平迭代2次 bool repeatMode = false; // 迭代模式 uint16_t dstBlkStride = 1; // 单次迭代内数据连续写入 uint16_t vROffset = 128; // 相邻迭代间数据连续写入 uint8_t vRepeat = 2; // 垂直迭代2次 AscendC::BilinearInterpolation(dstLocal, src0Local, src0OffsetLocal, src1Local, mask, hRepeat, repeatMode, dstBlkStride, vROffset, vRepeat, tmpLocal); 结果示例如下： ``` 输入数据(src0Local,half): [1,2,3,...,512] 输入数据(src1Local,half): [2,3,4,...,17] 输入数据(src0OffsetLocal,uint32_t): [0,32,64,...,992] 输出数据(dstLocal,half): [389, 394, 399, 404, ...,4096] ```