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

#### 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

当ReduceType 为SUM，将每个DataBlock（32B）中参与计算的元素相加，并将最终的计算结果依次保存在dstReg的最低位。

当ReduceType 为MAX，将每个DataBlock（32B）中的最大值，并将最终的计算结果依次保存在dstReg中的最低位。

当ReduceType 为MIN，将每个DataBlock（32B）中的最小值，并将最终的计算结果依次保存在dstReg中的最低位。


#### 定义原型

```
template <ReduceType type = ReduceType::SUM, typename T = DefaultType, MaskMergeMode mode = MaskMergeMode::ZEROING, typename U>
__simd_callee__ inline void ReduceDataBlock(U& dstReg, U srcReg, MaskReg mask)
```


#### 参数说明


**表1 模板参数说明**

| 参数名 | 描述 |
| --- | --- |
| type | ReduceType类型，支持SUM、MAX、MIN。 enum class ReduceType { SUM = 0, MAX, MIN, }; |
| T | 目的操作数和源操作数的数据类型。 Atlas 350 加速卡, 支持的数据类型为：int16\_t/uint16\_t/half/int32\_t/uint32\_t/float |
| mode | 选择MERGING模式或ZEROING模式。当前仅支持ZEROING模式。 ZEROING，mask未筛选的元素在dst中置零。 |
| U | 目的操作数和源操作数的RegTensor类型， 例如RegTensor<int32\_t>，由编译器自动推导，用户不需要填写。 |


**表2 函数参数说明**

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| dstReg | 输出 | 目的操作数。 类型为RegTensor。 |
| srcReg | 输入 | 源操作数。 类型为RegTensor |
| mask | 输入 | 源操作数元素操作的有效指示，详细说明请参考MaskReg。 |


#### 约束说明

无


#### 调用示例

```
template<typename T>
__simd_vf__ inline void ReduceDataBlockVF(__ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* srcAddr, uint32_t count,
uint32_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes)
{
AscendC::Reg::RegTensor<T> srcReg;
AscendC::Reg::RegTensor<T> dstReg;
AscendC::Reg::MaskReg mask;
for (uint16_t i = 0; i < repeatTimes; i++) {
AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg, srcAddr + i * oneRepeatSize);
mask = AscendC::Reg::UpdateMask<T>(count);
// type = ReduceType::SUM
AscendC::Reg::ReduceDataBlock<AscendC::Reg::ReduceType::SUM>(dstReg, srcReg, mask);
// type = ReduceType::MAX
// AscendC::Reg::ReduceDataBlock<AscendC::Reg::ReduceType::MAX>(dstReg, srcReg, mask);
// type = ReduceType::MIN
// AscendC::Reg::ReduceDataBlock<AscendC::Reg::ReduceType::MIN>(dstReg, srcReg, mask);
AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr + i * oneRepeatSize, dstReg, mask);
}
}
```