asc_extract_mask
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_copy.h"。
从矢量数据寄存器中提取掩码寄存器,并通过函数返回值返回结果。
- 数据类型为uint16_t时,矢量数据寄存器(256B)分成16个数据块(16B),用户通过参数可选择某一个数据块,数据块的每个bit 广播成2bit后变为32B,即输出的mask。
- 数据类型为uint32_t时,矢量数据寄存器(256B)分成32个数据块(8B),用户通过参数可选择某一个数据块,数据块的每个bit 广播成4bit后变为32B,即输出的mask。
具体搬运原理请参考asc_copy关键特性说明。
本接口与asc_copy的矢量数据寄存器复制到掩码寄存器模式功能相同,区别在于本接口通过函数返回值返回结果。
本接口为Reg矢量计算接口,仅在AIV上生效。
函数原型
part的值必须在编译期确定,可传入整数字面量或constexpr整数常量,不支持传入运行时变量。
C
__simd_callee__ inline vector_bool asc_extract_mask(vector_uint16_t src,
int16_t part)
__simd_callee__ inline vector_bool asc_extract_mask(vector_uint32_t src,
int16_t part)
参数说明
表1 参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
|---|---|---|
| src | 输入 | 源矢量数据寄存器。 |
| part | 输入 | part决定了src中需要搬运的数据块,具体描述请参考asc_copy关键特性说明。 • 当数据类型为uint16_t,part∈[0, 15]。 • 当数据类型为uint32_t,part∈[0, 31]。 |
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
返回保存提取结果的掩码寄存器,类型为vector_bool。
约束说明
- 本接口仅在AIV上生效,非AIV调用直接返回。
- 本接口在Vector Function(
__simd_vf__标记的函数)内调用,src为矢量数据寄存器。 - part的值必须在编译期确定,可传入整数字面量或constexpr整数常量,不支持传入运行时变量。
- 当数据类型为uint16_t时,part∈[0, 15]。
- 当数据类型为uint32_t时,part∈[0, 31]。
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;
}
constexpr uint32_t ELEMENT_COUNT = 128;
__simd_vf__ inline void extract_mask(__ubuf__ uint32_t* output, __ubuf__ uint16_t* input)
{
vector_uint16_t src_reg;
asc_loadalign(src_reg, input);
vector_bool mask = asc_extract_mask(src_reg, 0);
asc_storealign(output, mask);
}
__global__ __vector__ void asc_extract_mask_kernel(__gm__ uint32_t* output, __gm__ uint16_t* input)
{
asc_init();
__ubuf__ uint32_t output_local[ELEMENT_COUNT];
__ubuf__ uint16_t input_local[ELEMENT_COUNT];
asc_copy_gm2ub_align(input_local, input, ELEMENT_COUNT * sizeof(uint16_t));
asc_sync_notify(PIPE_MTE2, PIPE_V, EVENT_ID0);
asc_sync_wait(PIPE_MTE2, PIPE_V, EVENT_ID0);
extract_mask(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, ELEMENT_COUNT * sizeof(uint32_t));
asc_sync();
}
} // namespace
int main()
{
std::vector<uint16_t> input(ELEMENT_COUNT);
std::vector<uint32_t> output(ELEMENT_COUNT, 0);
for (uint32_t i = 0; i < ELEMENT_COUNT; ++i) input[i] = static_cast<uint16_t>(i);
aclInit(nullptr);
aclrtSetDevice(0);
uint16_t* input_device = nullptr;
aclrtMalloc(reinterpret_cast<void**>(&input_device), (ELEMENT_COUNT) * sizeof(uint16_t),
ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
uint32_t* output_device = nullptr;
aclrtMalloc(reinterpret_cast<void**>(&output_device), (ELEMENT_COUNT) * sizeof(uint32_t),
ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
aclrtMemcpy(input_device, input.size() * sizeof(uint16_t), input.data(), input.size() * sizeof(uint16_t),
ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
asc_extract_mask_kernel<<<1, 0>>>(output_device, input_device);
aclrtSynchronizeDevice();
aclrtMemcpy(output.data(), output.size() * sizeof(uint32_t), output_device, output.size() * sizeof(uint32_t),
ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
print_data("Input", input);
print_data("Output", output);
const bool passed = true;
std::cout << "[Success] asc_extract_mask completed." << std::endl;
aclrtFree(input_device);
aclrtFree(output_device);
aclrtResetDevice(0);
aclFinalize();
return passed ? 0 : 1;
}