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title: asc_reduce_add
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_10395.html
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# asc_reduce_add

#### 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

对Warp内所有活跃线程输入的val求和。Warp内所有活跃线程返回相同的结果。


#### 函数原型

```
inline int32_t asc_reduce_add(int32_t val)
```


```
inline uint32_t asc_reduce_add(uint32_t val)
```


```
inline float asc_reduce_add(float val)
```


```
inline half asc_reduce_add(half val)
```


#### 参数说明


**表1 参数说明**

| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| val | 输入 | 源操作数。 |


#### 返回值说明

Warp内所有线程输入val的和。


#### 约束说明

- 当数据求和结果溢出时，本接口不保证计算精度。
- 本接口底层实现使用二分算法，在某些场景计算结果与顺序计算的结果不一致。简单来说：(((a + b）+ c) + d)与((a + b) +(c + d)）计算顺序不一致，可能会导致最终计算结果不同，这是由于在浮点数计算过程中，每次加法操作都涉及到有限精度的数值表示，这一过程中的舍入操作会导致精度损失，因此，不同的加法顺序可能会导致不同的中间结果，进而影响最终计算结果的精确度。


#### 需要包含的头文件

使用除half类型之外的接口需要包含"simt_api/device_warp_functions.h"头文件，使用half类型接口需要包含"simt_api/asc_fp16.h"头文件。

```
#include "simt_api/device_warp_functions.h"
```

```
#include "simt_api/asc_fp16.h"
```


#### 调用示例

SIMD与SIMT混合编程场景：```
__simt_vf__ __launch_bounds__(1024) inline void KernelReduceAdd(__gm__ int32_t* dst)
{
     // asc_vf_call参数：dim3{1024, 1, 1}
     int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
     int32_t laneId = idx % 32;
     int32_t result = asc_reduce_add(laneId); // 返回值为0+1+2+...+31=496
     dst[idx] = result;
}
```