ReducePairElem

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：支持

功能说明

头文件路径为："basic_api/kernel_operator_vec_reduce_intf.h"。

ReducePairElem接口根据模板参数reduceType，对相邻两个（奇偶）元素进行归约操作，结果按顺序写入目标地址。当前仅支持求和操作。

例如，[a1, a2, a3, a4, a5, a6, ...]的求和结果为[a1+a2, a3+a4, a5+a6, ...]。计算过程如下图所示，灰色部分代表无效元素。

图1 ReducePairElem<ReduceType::SUM>示意图

函数原型

• mask逐bit模式：

  C++

  template <ReduceType reduceType, typename T, typename U, bool isSetMask = true>
  __aicore__ inline void ReducePairElem(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src, const uint64_t mask[], const int32_t repeatTime, const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride, const int32_t srcRepStride)
  

• mask连续模式：

  C++

  template <ReduceType reduceType, typename T, typename U, bool isSetMask = true>
  __aicore__ inline void ReducePairElem(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src, const int32_t mask, const int32_t repeatTime, const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride, const int32_t srcRepStride)
  

参数说明

表1 模板参数说明

参数名	描述
reduceType	归约操作类型。 类型为ReduceType枚举类型，支持： • ReduceType::SUM：求和。
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2 参数说明

参数名称	输入/输出	含义
dst	输出	目的操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN、VECCALC、VECOUT。
src	输入	源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN、VECCALC、VECOUT。
mask[]/mask	输入	mask用于控制每次迭代内参与计算的源操作数。详细设置参考掩码概述。
repeatTime	输入	迭代次数。取值范围为[0, 255]。
dstRepStride	输入	目的操作数相邻迭代间的地址步长，以一个repeatTime归约后的长度为单位，即128字节。取值范围为[0, ]。 注意，Atlas 训练系列产品不支持此参数值配为0。
srcBlkStride	输入	单次迭代内DataBlock的地址步长，单位为32字节。取值范围为[0, ]。
srcRepStride	输入	源操作数相邻迭代间的地址步长，即源操作数每次迭代跳过的DataBlock数目。取值范围为[0, ]。

注：以上高维切分相关参数mask，repeatTime，dstRepStride，srcBlkStride，srcRepStride请参考高维切分中的介绍。

数据类型

支持的数据类型如下：

• Ascend 950PR/Ascend 950DT，支持half、float。

• Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，支持half、float。

• Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品，支持half、float。

• Atlas 200I/500 A2 推理产品，支持half、float。

• Atlas 推理系列产品AI Core，支持half、float。

• Atlas 训练系列产品，支持half。

目的操作数与源操作数的数据类型需要保持一致。

返回值说明

无

约束说明

• 操作数的起始地址对齐约束请参考通用地址对齐约束，需要32字节对齐。
• 操作数地址重叠约束请参考通用地址重叠约束。
• dstRepStride、srcBlkStride、srcRepStride取值范围为[0, ]，需要结合UB的实际大小避免出现越界。

• 当参数mask或repeatTime取值为0时，该接口的行为如下：

  • 针对如下型号，当参数mask或repeatTime取值为0时，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mask或repeatTime取值为0时，不保证该接口被视为NOP（空操作）。

• 对UB空间的占用说明。针对Ascend 950PR/Ascend 950DT：
  • tensor高维切分计算占用8KB Unified Buffer。
  • tensor前n个数据连续计算不涉及8KB Unified Buffer的占用。

• 当一对相邻元素的掩码均为0时，该接口的行为如下：

  • 针对如下型号，对应的目的元素将跳过写入，保持不变。
    • 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
    • Atlas 推理系列产品AI Core
  • 针对如下型号，对应的目的操作数中的值会置为0。
    • Ascend 950PR/Ascend 950DT
    • Atlas 200I/500 A2 推理产品

调用示例

本样例中只展示Compute流程中的部分代码。更多样例可参考ReducePairElem样例。

• ReducePairElem tensor高维切分计算样例-mask连续模式：

  C++

  // 设定mask为最多的128个全部元素参与计算
  int32_t mask = 256/sizeof(half);
  // 每个repeat128个元素，一共128个元素。
  int repeat = 1;
  // dstLocal: 目的操作数tensor
  // srcLocal: 源操作数tensor
  // srcBlkStride = 1，在一个repeat中，block间没有空隙。
  // dstRepStride = 1，srcRepStride = 8，repeat间没有空隙。
  AscendC::ReducePairElem<AscendC::ReduceType::SUM, half>(dstLocal, srcLocal, mask, repeat, 1, 1, 8);
  

• ReducePairElem tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式：

  C++

  // 设定mask为最多的128个全部元素参与计算
  uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX };
  // 每个repeat128个元素，一共128个元素。
  int repeat = 1;
  // dstLocal: 目的操作数tensor
  // srcLocal: 源操作数tensor
  // srcBlkStride = 1，在一个repeat中，block间没有空隙。
  // dstRepStride = 1，srcRepStride = 8，repeat间没有空隙。
  AscendC::ReducePairElem<AscendC::ReduceType::SUM, half>(dstLocal, srcLocal, mask, repeat, 1, 1, 8);
  

• 示例结果

  输入数据src_gm：

  [1, 1, 1, -1, 2, 2, -1, 2,
   3, 3, 3, -1, 4, 4, -2, 4,
   ....
  ]
  

  输出数据dst_gm：

  [2, 0, 4, 1, 6, 2, 8, 2,
  ....
  ]