asc_update_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/compute/reg_mask.h"。
根据元素个数value生成mask,并自动将value减去当前向量处理单元的元素个数。支持b8、b16、b32三种位宽模式,由于VL=256B,各模式的向量处理单元元素个数为:
- b8模式:每次处理256个元素,用于8 bit数据类型的矢量计算。
- b16模式:每次处理128个元素,用于16 bit数据类型的矢量计算。
- b32模式:每次处理64个元素,用于32 bit数据类型的矢量计算。
图1 asc_update_mask更新流程

本接口为Reg矢量计算接口,仅在AIV上生效。
函数原型
C
__simd_callee__ inline vector_bool asc_update_mask_b8(uint32_t& value)
__simd_callee__ inline vector_bool asc_update_mask_b16(uint32_t& value)
__simd_callee__ inline vector_bool asc_update_mask_b32(uint32_t& value)
参数说明
表1 参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 描述 |
|---|---|---|
| value | 输入/输出 | 元素个数。调用后自动减去当前向量处理单元的元素个数(b8模式、b16模式、b32模式分别为256、128、64)。 执行完一次该接口后,value = (value < VL_T) ? 0 : (value - VL_T),VL_T表示位宽为VL的矢量数据寄存器中,可存放数据类型T的元素个数。 例如,有320个b16数据类型的元素,每次处理128个元素: 第一次调用接口,生成的mask对应的元素全为有效数据,value = 320-128 = 192。 第二次调用接口,生成的mask对应的元素全为有效数据,value = 192-128 = 64。 第三次调用接口,生成的mask对应的元素只有低半部分为有效数据,value = 0。 |
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
vector_bool,掩码寄存器。
约束说明
- 本接口仅在AIV上生效,非AIV调用直接返回。
- 掩码寄存器的数量上限为8,超过上限的掩码寄存器会写入预留的8K UB内存中,可能引起性能劣化。编译器会自动复用生命周期结束的寄存器和预留内存,若两者均可用,优先复用寄存器。
- 本接口需在Vector Function(
__simd_vf__标记的函数)内调用。
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;
}
template <typename T>
bool compare_range_data(const std::vector<T>& actual, const std::vector<T>& expected,
size_t begin, size_t count, double tolerance = 0.0)
{
if (begin + count > actual.size() || begin + count > expected.size()) return false;
for (size_t i = begin; i < begin + count; ++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 = 768;
__simd_vf__ inline void exercise(__ubuf__ uint8_t* output, __ubuf__ uint8_t* input)
{
uint32_t count8 = 256, count16 = 128, count32 = 64;
vector_uint8_t value8;
vector_uint16_t value16;
vector_uint32_t value32;
vector_bool mask8 = asc_update_mask_b8(count8);
vector_bool mask16 = asc_update_mask_b16(count16);
vector_bool mask32 = asc_update_mask_b32(count32);
asc_duplicate_scalar(value8, static_cast<uint8_t>(1), mask8);
asc_duplicate_scalar(value16, static_cast<uint16_t>(1), mask16);
asc_duplicate_scalar(value32, static_cast<uint32_t>(1), mask32);
asc_storealign(output, value8, mask8);
asc_storealign(reinterpret_cast<__ubuf__ uint16_t*>(output + 256), value16, mask16);
asc_storealign(reinterpret_cast<__ubuf__ uint32_t*>(output + 512), value32, mask32);
}
__global__ __vector__ void asc_update_mask_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);
exercise(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()
{
std::vector<uint8_t> input(BUFFER_BYTES), output(BUFFER_BYTES, 0xff), golden(BUFFER_BYTES);
for (uint32_t i = 0; i < BUFFER_BYTES; ++i) input[i] = static_cast<uint8_t>(i % 251);
for (uint32_t i = 0; i < 256; ++i) golden[i] = 1;
for (uint32_t i = 256; i < 512; i += sizeof(uint16_t)) golden[i] = 1;
for (uint32_t i = 512; i < BUFFER_BYTES; i += sizeof(uint32_t)) golden[i] = 1;
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_update_mask_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);
print_data("Input bytes", input);
print_data("Output bytes", output);
print_data("Golden bytes", golden);
const bool passed = compare_data(output, golden);
std::cout << (passed ? "[Success] asc_update_mask_b8/asc_update_mask_b16/asc_update_mask_b32 passed." : "[Failed] asc_update_mask_b8/asc_update_mask_b16/asc_update_mask_b32 failed.") << std::endl;
aclrtFree(input_device);
aclrtFree(output_device);
aclrtResetDevice(0);
aclFinalize();
return passed ? 0 : 1;
}