MulCast

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_mulcast_intf.h"。

按元素求积，并根据源操作数和目的操作数Tensor的数据类型进行精度转换。计算公式如下：

函数原型

• tensor前n个数据计算

  C++

  template <typename T, typename U>
  __aicore__ inline void MulCast(const LocalTensor<T> &dst, const LocalTensor<U> &src0, const LocalTensor<U> &src1, uint32_t count)
  

• tensor高维切分计算

  • mask逐bit模式

    C++

    template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
    __aicore__ inline void MulCast(const LocalTensor<T> &dst, const LocalTensor<U> &src0, const LocalTensor<U> &src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams &repeatParams)
    

  • mask连续模式

    C++

    template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
    __aicore__ inline void MulCast(const LocalTensor<T> &dst, const LocalTensor<U> &src0, const LocalTensor<U> &src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams &repeatParams)
    

参数说明

表 模板参数说明

参数名	描述
T	目的操作数数据类型。
U	源操作数数据类型。
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 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。
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。
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

表 Ascend 950PR/Ascend 950DT数据类型组合情况

src0、src1数据类型	dst数据类型
half	int8_t
half	uint8_t
int64_t	float
int64_t	int32_t

针对Ascend 950PR/Ascend 950DT，src0、src1数据类型为int64_t的数据类型组合仅支持tensor前n个数据计算接口。

表 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品数据类型组合情况

src0、src1数据类型	dst数据类型
half	int8_t
half	uint8_t

表 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品数据类型组合情况

src0、src1数据类型	dst数据类型
half	int8_t
half	uint8_t

表 Atlas 200I/500 A2 推理产品数据类型组合情况

src0、src1数据类型	dst数据类型
half	int8_t
half	uint8_t

表 Atlas 推理系列产品AI Core数据类型组合情况

src0、src1数据类型	dst数据类型
half	int8_t
half	uint8_t

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。
• 操作数地址重叠约束请参考通用地址重叠约束。
• 使用tensor高维切分计算接口时，一个迭代处理的源操作数元素个数需要和目的操作数保持一致，而一次计算最多输入128个half类型数据，因此目的操作数最多输出128个b8类型数据，所以每次迭代输出到前4个datablock，srcRepStride需要设置为8，dstRepStride则设置为4。

• 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）。

• 本指令涉及精度转换，转换规则参考精度转换规则。

• 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

• 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 = 4，相邻迭代间数据连续写入
  // src0RepStride, src1RepStride = 8，相邻迭代间数据连续读取
  AscendC::MulCast(dstLocal, src0, src1Local, mask, repeatTime, repeatParams);
  

• 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 = 4，相邻迭代间数据连续写入
  // src0RepStride, src1RepStride = 8，相邻迭代间数据连续读取
  AscendC::MulCast(dstLocal, src0, src1Local, mask, repeatTime, repeatParams);
  

• tensor前n个数据计算样例。

  C++

  AscendC::MulCast(dstLocal, src0, src1Local, 512);
  

结果示例如下：

输入数据src0: [1 -2 3 ... -6]
输入数据src1Local: [1 3 -4 ... 5]
输出数据dstLocal: [1 -6 -12 ... -30]