--- title: LogicalOrs description: "| 产品 | 是否支持 |" url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_10256.html sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_10256.html indexId: ef8864e78007c5fdbc6f56004c717fa8011a5434b7d30d76b94784b87a98d95177 --- # LogicalOrs #### 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 输入矢量内的每个元素与标量进行或操作。当输入矢量、标量的数据类型不是bool时，零被视为False，非零数据被视为True。接口中矢量与标量的顺序支持标量在前和标量在后两种场景，其中，标量支持配置为LocalTensor的单点元素。计算公式如下，idx表示LocalTensor单点元素的位置系数： #### 函数原型 ``` template __aicore__ inline void LogicalOrs(const LocalTensor& dst, const U& src0, const S& src1, const uint32_t count) ``` #### 参数说明 **表1 模板参数说明** | 参数名 | 描述 | | --- | --- | | config | LogicalOrs算法的相关配置。此参数可选配，LogicalOrsConfig类型，具体定义如下方代码所示，其中参数的含义为： isReuseSource：该参数预留，传入默认值false即可。 scalarTensorIndex：当标量为LocalTensor的单点元素时，该参数用于指定标量作为或操作中的左操作数或右操作数，0表示左操作数，1（默认值）表示右操作数。 | | T | 目的操作数的数据类型。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：bool。 | | U | LocalTensor类型或标量类型。根据输入参数src0自动推导类型，开发者无需配置该参数，保证src0满足数据类型的约束即可。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：bool、int8\_t、uint8\_t、int16\_t、uint16\_t、half、bfloat16\_t、int32\_t、uint32\_t、float、int64\_t、uint64\_t。 | | S | LocalTensor类型或标量类型。根据输入参数src1自动推导类型，开发者无需配置该参数，保证src1满足数据类型的约束即可。 Atlas 350 加速卡，支持的数据类型为：bool、int8\_t、uint8\_t、int16\_t、uint16\_t、half、bfloat16\_t、int32\_t、uint32\_t、float、int64\_t、uint64\_t。 | ``` struct LogicalOrsConfig { bool isReuseSource; int8_t scalarTensorIndex; }; ``` **表2 接口参数说明** | 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。 | | src0、src1 | 输入 | 源操作数。类型为标量或LocalTensor，类型为LocalTensor时，可以为矢量操作数或标量单点元素，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 | | count | 输入 | 参与计算的元素个数。 | #### 返回值说明 无 #### 约束说明 - 本接口或操作的左操作数及右操作数中必须有一个为矢量，当前不支持左右操作数同时为标量。 - 当传入LocalTensor的单点数据作为标量时，scalarTensorIndex参数需要传入编译期已知的常量，如果传入变量，则需要将该变量声明为constexpr。 - 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。 - 操作数地址对齐要求请参见 通用地址对齐约束 。 #### 调用示例 完整样例请参考logicalors算子样例(https://gitcode.com/cann/asc-devkit/tree/9.0.0/examples/01_simd_cpp_api/03_libraries/12_math/logicalors)。 ``` AscendC::LocalTensor dst; AscendC::LocalTensor src0, src1; uint32_t count = 512; // 参与计算的元素个数 // 标量在后 AscendC::LogicalOrs(dst, src0, src1, count); // 标量在前 static constexpr AscendC::LogicalOrsConfig config= { false, 0 }; AscendC::LogicalOrs(dst, src0, src1, count); ``` 结果示例如下：``` // 标量在后 输入数据（src0）: [1, 2, 0, -1, -2, 0, 3, 4, 0, -3, -4, 0, 5, 6, 0, -5, -6, 0, ... 0] 输入数据（src1）: [0.0000] 输出数据（dst）: [ True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, ... False] // 标量在前 输入数据（src1）: [1, 2, 0, -1, -2, 0, 3, 4, 0, -3, -4, 0, 5, 6, 0, -5, -6, 0, ... 0] 输入数据（src0）: [0.0000] 输出数据（dst）: [ True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, ... False] ```