asc_float2int32

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/scalar_compute/compute/scalar_convert.h"。

将float类型的标量转换为int32_t类型并返回。

关于舍入模式和饱和/非饱和模式的详细说明，请参见舍入模式。

函数原型

C

// 占位符形式
__aicore__ inline int32_t asc_float2int32_<round_mode>(float value)

<round_mode>支持rd（FLOOR）、rn（RINT）、rna（ROUND）和ru（CEIL）。

函数原型典型示例

C

__aicore__ inline int32_t asc_float2int32_rn(
    float value)

参数说明

表1 参数说明

参数名	输入/输出	描述
value	输入	源操作数（标量），数据类型为float。

返回值说明

返回value精度转换成int32_t的结果。

约束说明

• 使用饱和或非饱和模式时，需要配置ctrl寄存器，详细说明请参见asc_set_ctrl。
• 输入值超出int32_t的表示范围[−2^31, 2^31-1]时，饱和模式下，结果钳位到int32_t的最大值或最小值；非饱和模式下，结果截断为低32位。
• 输入为nan或inf时返回0。
• 本接口运行在标量流水（PIPE_S）上，同一流水内的数据依赖由指令执行顺序保证，无需额外同步。

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 ELEMENTS = 8;

__global__ __vector__ void asc_float2int32_kernel(__gm__ int64_t* output)
{
    asc_init();
    constexpr float value = 1.25f;
    output[0] = asc_float2int32_rn(value);
    output[1] = asc_float2int32_rna(value);
    output[2] = asc_float2int32_rd(value);
    output[3] = asc_float2int32_ru(value);
    asc_sync();
}
} // namespace

int main()
{
    std::vector<int64_t> input = {0, 0, 0, 0};
    std::vector<int64_t> golden = {1, 1, 1, 2};
    input.resize(ELEMENTS, 0);
    golden.resize(ELEMENTS, 0);
    std::vector<int64_t> output(ELEMENTS, -1);
    aclInit(nullptr);
    aclrtSetDevice(0);
    int64_t* output_device = nullptr;
    aclrtMalloc(reinterpret_cast<void**>(&output_device), (ELEMENTS) * sizeof(int64_t),
        ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    aclrtMemcpy(output_device, input.size() * sizeof(int64_t), input.data(), input.size() * sizeof(int64_t),
        ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    asc_float2int32_kernel<<<1, 0>>>(output_device);
    aclrtSynchronizeDevice();
    aclrtMemcpy(output.data(), output.size() * sizeof(int64_t), output_device, output.size() * sizeof(int64_t),
        ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    print_data("Input", input);
    print_data("Output", output);
    print_data("Golden", golden);
    const bool passed = compare_data(output, golden);
    std::cout << (passed ? "[Success] asc_float2int32_rn/asc_float2int32_rna/asc_float2int32_rd/asc_float2int32_ru passed." : "[Failed] asc_float2int32_rn/asc_float2int32_rna/asc_float2int32_rd/asc_float2int32_ru failed.") << std::endl;
    aclrtFree(output_device);
    aclrtResetDevice(0);
    aclFinalize();
    return passed ? 0 : 1;
}