asc_int322float

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：不支持

• Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：不支持

• Atlas 200I/500 A2 推理产品：不支持

• Atlas 推理系列产品AI Core：不支持

• 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："c_api/reg_compute/reg_convert.h"。

根据mask将src中的每个int32_t类型数据转换成float类型，并支持多种舍入模式，结果写入dst。参考伪代码如下：

Python

def asc_int322float_rn(dst, src, mask):
    for i in range(64):
        if mask[i]:
            dst[i] = float(src[i])       # int32 -> float，RINT舍入
        else:
            dst[i] = 0.0                 # mask未选中，置零

关于舍入模式的详细说明，请参见舍入模式与饱和模式。

函数原型

C

// 占位符形式
__simd_callee__ inline void asc_int322float_<round_mode>(vector_float& dst,
                                                         vector_int32_t src,
                                                         vector_bool mask)

<round_mode>表示支持的舍入模式，支持rd（FLOOR）、rn（RINT）、rna（ROUND）、ru（CEIL）和rz（TRUNC）。

函数原型典型示例

C

// RINT舍入模式
__simd_callee__ inline void asc_int322float_rn(vector_float& dst,
                                               vector_int32_t src,
                                               vector_bool mask)

参数说明

表1 参数说明

参数名	输入/输出	描述
dst	输出	目的操作数（矢量数据寄存器）。
src	输入	源操作数（矢量数据寄存器）。
mask	输入	掩码寄存器，用于控制各元素是否参与计算。mask中与元素对应的比特位为1时，该元素参与计算；为0时，该元素不参与计算。

矢量数据寄存器和掩码寄存器的详细说明请参见reg数据类型定义。

返回值说明

无

约束说明

• src与dst的数据类型需要与函数原型匹配。
• 掩码位为0时，dst对应元素置0。
• 当int32_t的绝对值大于时，按函数后缀指定的舍入模式进行舍入。

调用示例

将代码保存为example.asc后，可通过bisheng命令编译运行，其中--npu-arch参数需根据实际产品型号指定对应的NPU架构，具体产品与NPU架构的映射关系请参考NPU_ARCH。

以Ascend 950PR/Ascend 950DT产品（对应NPU架构为dav-3510）为例，编译运行命令如下：

Bash

bisheng example.asc -o main --npu-arch=dav-3510 && ./main

C

#include <cstdint>
#include <iostream>
#include <vector>
#include "c_api/asc_simd.h"
#include "acl/acl.h"
namespace {
template <typename T>
void print_data(const char* label, const std::vector<T>& values)
{
    std::cout << label << ":";
    const size_t count = values.size() < 8 ? values.size() : 8;
    for (size_t i = 0; i < count; ++i) std::cout << ' ' << +values[i];
    if (values.size() > count) std::cout << " ...";
    std::cout << std::endl;
}

template <typename T>
bool compare_data(const std::vector<T>& actual, const std::vector<T>& expected, double tolerance = 0.0)
{
    if (actual.size() != expected.size()) return false;
    for (size_t i = 0; i < actual.size(); ++i) {
        if (actual[i] == expected[i]) continue;
        const double diff = static_cast<double>(actual[i]) - static_cast<double>(expected[i]);
        if (diff > tolerance || diff < -tolerance) return false;
    }
    return true;
}

constexpr uint32_t BUFFER_BYTES = 256;
__simd_vf__ inline void convert(__ubuf__ uint8_t* output, __ubuf__ uint8_t* input)
{
    vector_bool mask = asc_create_mask_b8(PAT_ALL);
    vector_float dst;
    vector_int32_t src;
    asc_loadalign(src, reinterpret_cast<__ubuf__ int32_t*>(input));
    asc_int322float_rn(dst, src, mask);
    asc_storealign(reinterpret_cast<__ubuf__ float*>(output), dst, mask);
}
__global__ __vector__ void asc_int322float_kernel(__gm__ uint8_t* output, __gm__ uint8_t* input)
{
    asc_init();
    __ubuf__ uint8_t output_local[BUFFER_BYTES];
    __ubuf__ uint8_t input_local[BUFFER_BYTES];
    asc_copy_gm2ub_align(input_local, input, BUFFER_BYTES);
    asc_copy_gm2ub_align(output_local, input, BUFFER_BYTES);
    asc_sync_notify(PIPE_MTE2, PIPE_V, EVENT_ID0);
    asc_sync_wait(PIPE_MTE2, PIPE_V, EVENT_ID0);
    convert(output_local, input_local);
    asc_sync_notify(PIPE_V, PIPE_MTE3, EVENT_ID0);
    asc_sync_wait(PIPE_V, PIPE_MTE3, EVENT_ID0);
    asc_copy_ub2gm_align(output, output_local, BUFFER_BYTES);
    asc_sync();
}
} // namespace
int main()
{
    constexpr uint8_t input_pattern[] = {0x01, 0x00, 0x00, 0x00};
    constexpr uint8_t golden_pattern[] = {0x00, 0x00, 0x80, 0x3f};
    std::vector<uint8_t> input(BUFFER_BYTES);
    std::vector<uint8_t> output(BUFFER_BYTES, 0xff);
    std::vector<uint8_t> golden(BUFFER_BYTES);
    for (size_t i = 0; i < BUFFER_BYTES; ++i) {
        input[i] = input_pattern[i % sizeof(input_pattern)];
        golden[i] = golden_pattern[i % sizeof(golden_pattern)];
    }
    aclInit(nullptr);
    aclrtSetDevice(0);
    uint8_t* input_device = nullptr;
    aclrtMalloc(reinterpret_cast<void**>(&input_device), (BUFFER_BYTES) * sizeof(uint8_t),
        ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    uint8_t* output_device = nullptr;
    aclrtMalloc(reinterpret_cast<void**>(&output_device), (BUFFER_BYTES) * sizeof(uint8_t),
        ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    aclrtMemcpy(input_device, input.size() * sizeof(uint8_t), input.data(), input.size() * sizeof(uint8_t),
        ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    asc_int322float_kernel<<<1, 0>>>(output_device, input_device);
    aclrtSynchronizeDevice();
    aclrtMemcpy(output.data(), output.size() * sizeof(uint8_t), output_device, output.size() * sizeof(uint8_t),
        ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    const bool passed = compare_data(output, golden);
    std::cout << (passed ? "[Success] asc_int322float_rn passed."
                         : "[Failed] asc_int322float_rn failed.")
              << std::endl;
    aclrtFree(input_device);
    aclrtFree(output_device);
    aclrtResetDevice(0);
    aclFinalize();
    return passed ? 0 : 1;
}