AddRelu
产品支持情况
- Ascend 950PR/Ascend 950DT：支持
- Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持
- Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持
- Atlas 200I/500 A2 推理产品：支持
- Atlas 推理系列产品 AI Core：支持
- Atlas 推理系列产品 Vector Core：不支持
- Atlas 训练系列产品：不支持
功能说明
头文件路径为："basic_api/kernel_operator_vec_binary_intf.h"。
按元素求和，再进行Relu计算（结果和0对比取较大值）。计算公式如下：
其中Relu的计算公式如下：
函数原型
tensor前n个数据计算
C++template <typename T> __aicore__ inline void AddRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, const int32_t& count)tensor高维切分计算
mask逐bit模式
C++template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void AddRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams& repeatParams)mask连续模式
C++template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void AddRelu(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams& 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。 |
| 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，接口入参中的mask值设置为占位符 MASK_PLACEHOLDER，用于占位，无实际含义。 |
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LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。 |
| count | 输入 | 参与计算的元素个数。 注：参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，能够处理的元素个数最大值不同，最大处理的数据量不能超过UB大小限制。 |
| mask[]/mask | 输入 | mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。 设置详见掩码操作 |
| 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。 |
| repeatParams | 输入 | 控制操作数地址步长的参数。BinaryRepeatParams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；同一迭代内DataBlock的地址步长参数说明请参考dataBlockStride。 |
数据类型
Ascend 950PR/Ascend 950DT，支持的数据类型为：int16_t、half、float、int64_t、uint64_t。其中，int64_t、uint64_t数据类型仅支持tensor前n个数据计算接口。
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，支持的数据类型为：int16_t、half、float。
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品，支持的数据类型为：int16_t、half、float。
Atlas 200I/500 A2 推理产品，支持的数据类型为：half、float。
Atlas 推理系列产品 AI Core，支持的数据类型为：int16_t、half、float。
返回值说明
无
约束说明
- 当参数count或repeatTime取值为0时，该接口的行为如下：
- 针对如下型号，该接口不会执行计算操作，不会对目的操作数进行写入，该接口将被视为NOP（空操作）。
- 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
- 针对Ascend 950PR/Ascend 950DT，该接口通过VF调用Reg矢量计算API实现兼容，当参数count或repeatTime取值为0时，不保证该接口将被视为NOP（空操作）。
- 针对如下型号，该接口不会执行计算操作，不会对目的操作数进行写入，该接口将被视为NOP（空操作）。
- 对UB空间的占用说明。针对Ascend 950PR/Ascend 950DT：
- tensor高维切分计算接口占用8KB Unified Buffer临时空间。
- tensor前n个数据连续计算接口不涉及8KB Unified Buffer临时空间的占用。
调用示例
完整的调用样例可参考复合计算样例。
tensor高维切分计算样例-mask连续模式。
C++uint64_t mask = 128; // repeatTime = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数 // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride, src0RepStride, src1RepStride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入 AscendC::AddRelu(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式。
C++uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; // repeatTime = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数 // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride, src0RepStride, src1RepStride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入 AscendC::AddRelu(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });tensor前n个数据计算样例。
C++AscendC::AddRelu(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);
结果示例如下：
输入数据src0Local：[1 -2 3 ... -6]
输入数据src1Local：[1 3 -4 ... 5]
输出数据dstLocal：[2 1 0 ... 0]