Div

产 品 支 持 情 况

产 品	是 否 支 持（不 传 入config的 原 型）	是 否 支 持（传 入config的 原 型）
Ascend 950PR/Ascend 950DT	x	√
Atlas A3 训 练 系 列 产 品/Atlas A3 推 理 系 列 产 品	√	x
Atlas A2 训 练 系 列 产 品/Atlas A2 推 理 系 列 产 品	√	x
Atlas 200I/500 A2 推 理 产 品	√	x
Atlas 推 理 系 列 产 品AI Core	√	x
Atlas 推 理 系 列 产 品Vector Core	x	x
Atlas 训 练 系 列 产 品	√	x
Kirin X90	√	x
Kirin 9030	√	x

功 能 说 明

头 文 件 路 径 为："basic_api/kernel_operator_vec_binary_intf.h"。

Div属 于 双 目 矢 量 类 计 算 接 口，负 责 将 输 入 的 两 个tensor按 元 素 求 商。计 算 公 式 如 下：

$dst_i = src0_i / src1_i$

函 数 原 型

• 整 个tensor参 与 计 算

  C++

  dst = src0 / src1;
  

• 传 入config的 原 型

  • tensor前n个 数 据 连 续 计 算

    C++

    template <typename T, const DivConfig& config = DEFAULT_DIV_CONFIG>
    __aicore__ inline void Div(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, const int32_t& count)
    

  • tensor高 维 切 分 计 算

    • mask逐bit模 式

      C++

      template <typename T, bool isSetMask = true, const DivConfig& config = DEFAULT_DIV_CONFIG>
      __aicore__ inline void Div(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams& repeatParams)
      

    • mask连 续 模 式

      C++

      template <typename T, bool isSetMask = true, const DivConfig& config = DEFAULT_DIV_CONFIG>
      __aicore__ inline void Div(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams& repeatParams)
      

• 不 传 入config的 原 型

  • tensor前n个 数 据 连 续 计 算

    C++

    template <typename T>
    __aicore__ inline void Div(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, const int32_t& count)
    

  • tensor高 维 切 分 计 算

    • mask逐bit模 式

      C++

      template <typename T, bool isSetMask = true>
      __aicore__ inline void Div(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams& repeatParams)
      

    • mask连 续 模 式

      C++

      template <typename T, bool isSetMask = true>
      __aicore__ inline void Div(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams& repeatParams)
      

参 数 说 明

表 1 模 板 参 数 说 明

参 数 名	描 述
T	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，本 接 口 入 参 中 的mask值 必 须 设 置 为 占 位 符MASK_PLACEHOLDER。 具 体 使 用 方 式 可 参 考掩 码。
config	该 参 数 仅 支 持Ascend 950PR/Ascend 950DT。 用 于 配 置 精 度 计 算 模 式，DivConfig类 型，定 义 如 下： enum class DivAlgo {     INTRINSIC = 0,     DIFF_COMPENSATION,     PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE,     PRECISION_0ULP_FTZ_TRUE,     PRECISION_0ULP_FTZ_FALSE,     PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE }; struct DivConfig {     DivAlgo algo = DivAlgo::INTRINSIC; }; 通 过DivConfig结 构 体 的 参 数algo来 配 置 精 度 计 算 模 式。algo取 值 如 下： • DivAlgo::INTRINSIC、DivAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE，使 用 单 指 令 计 算 得 出 结 果，最 大 精 度 误 差 为1 ulp。 • DivAlgo::DIFF_COMPENSATION、DivAlgo::PRECISION_0ULP_FTZ_TRUE，使 用 差 值 补 偿 算 法 得 出 结 果，最 大 精 度 误 差 为0 ulp。目 前，该 算 法 支 持float数 据 类 型。 • DivAlgo::PRECISION_0ULP_FTZ_FALSE，支 持Subnormal数 据 计 算，使 用 差 值 补 偿 算 法 得 出 结 果，最 大 精 度 误 差 为0 ulp。目 前，该 算 法 支 持float数 据 类 型。 • DivAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE，支 持Subnormal数 据 计 算，使 用 单 指 令 计 算 得 出 结 果，最 大 精 度 误 差 为1 ulp。 该 参 数 的 默 认 值DEFAULT_DIV_CONFIG的 取 值 如 下： constexpr DivConfig DEFAULT_DIV_CONFIG = { DivAlgo::INTRINSIC };

表 2 参 数 说 明

参 数 名	输 入/输 出	描 述
dst	输 出	目 的 操 作 数。 类 型 为LocalTensor，支 持 的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 地 址 对 齐 约 束 参 考通 用 地 址 对 齐 约 束。
src0、src1	输 入	源 操 作 数。 类 型 为LocalTensor，支 持 的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 地 址 对 齐 约 束 参 考通 用 地 址 对 齐 约 束。 两 个 源 操 作 数 的 数 据 类 型 需 要 与 目 的 操 作 数 保 持 一 致。
count	输 入	参 与 计 算 的 元 素 个 数。关 于 该 参 数 的 具 体 说 明 请 参 考连 续 计 算。
mask[]/mask	输 入	mask用 于 控 制 每 次 迭 代 内 参 与 计 算 的 元 素。详 细 设 置 参 考掩 码。
repeatTime	输 入	重 复 迭 代 次 数。矢 量 计 算 单 元，每 次 读 取 连 续 的256Bytes数 据 进 行 计 算，为 完 成 对 输 入 数 据 的 处 理，必 须 通 过 多 次 迭 代（repeat）才 能 完 成 所 有 数 据 的 读 取 与 计 算。repeatTime表 示 迭 代 的 次 数。 关 于 该 参 数 的 具 体 说 明 请 参 考高 维 切 分。
repeatParams	输 入	控 制 操 作 数 地 址 步 长 的 参 数。BinaryRepeatParams类 型，包 含 操 作 数 相 邻 迭 代 间 相 同DataBlock的 地 址 步 长，操 作 数 同 一 迭 代 内 不 同DataBlock的 地 址 步 长 等 参 数。 相 邻 迭 代 间 的 地 址 步 长 参 数 说 明 请 参 考repeatStride；同 一 迭 代 内DataBlock的 地 址 步 长 参 数 说 明 请 参 考dataBlockStride。

数 据 类 型

• 针 对Ascend 950PR/Ascend 950DT，T支 持 的 数 据 类 型 为：int16_t、uint16_t、half、int32_t、uint32_t、float、complex32、int64_t、uint64_t、complex64。数 据 类 型complex32、int64_t、uint64_t、complex64仅 支 持tensor前n个 数 据 计 算 接 口 和 整 个tensor参 与 计 算 的 运 算 符 重 载。

• 针 对Atlas A3 训 练 系 列 产 品/Atlas A3 推 理 系 列 产 品，T支 持 的 数 据 类 型 为：half、float。

• 针 对Atlas A2 训 练 系 列 产 品/Atlas A2 推 理 系 列 产 品，T支 持 的 数 据 类 型 为：half、float。

• 针 对Atlas 200I/500 A2 推 理 产 品，T支 持 的 数 据 类 型 为：half、float。

• 针 对Atlas 推 理 系 列 产 品AI Core，T支 持 的 数 据 类 型 为：half、float。

• 针 对Atlas 训 练 系 列 产 品，T支 持 的 数 据 类 型 为：half、float。

• 针 对Kirin X90，T支 持 的 数 据 类 型 为：half、float。

• 针 对Kirin 9030，T支 持 的 数 据 类 型 为：half、float。

返 回 值 说 明

无

约 束 说 明

• 操 作 数 地 址 对 齐 要 求 请 参 见通 用 地 址 对 齐 约 束。
• 操 作 数 地 址 重 叠 约 束 请 参 考通 用 地 址 重 叠 约 束。
• 使 用 整 个tensor参 与 计 算 接 口 符 号 重 载 时，运 算 量 为 目 的LocalTensor的 总 长 度。

• 针 对 如 下 型 号，当 参 数count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

调 用 示 例

• tensor高 维 切 分 计 算 样 例-mask连 续 模 式

  C++

  // repeatTime = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total.
  // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat.
  // dstRepStride, src0RepStride, src1RepStride = 8, no gap between repeats.
  AscendC::Div(dstLocal, src0Local, src1Local, 128, 4, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });
  

• tensor高 维 切 分 计 算 样 例-mask逐bit模 式

  C++

  uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX };
  // repeatTime = 4, 128 elements one repeat, 512 elements total.
  // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat.
  // dstRepStride, src0RepStride, src1RepStride = 8, no gap between repeats.
  AscendC::Div(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 8, 8, 8 });
  

• tensor前n个 数 据 计 算 接 口 样 例

  C++

  AscendC::Div(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);
  

  以 下 示 例 仅 支 持Ascend 950PR/Ascend 950DT

  C++

  // Div 0ulp.
  static constexpr DivConfig config = { DivAlgo::DIFF_COMPENSATION };
  Div<T, config>(dstLocalX, srcLocalX, srcLocalY, calCount);
  // Div Subnormal.
  static constexpr DivConfig config = { DivAlgo::PRECISION_0ULP_FTZ_FALSE };
  Div<T, config>(dstLocalX, srcLocalX, srcLocalY, calCount);
  

• 整 个tensor参 与 计 算 样 例

  C++

  dstLocal = src0Local / src1Local;
  

结 果 示 例 如 下：

Bash

输 入 数 据src0Local：[1.0 2.0 3.0 ... 512.0]
输 入 数 据src1Local：[2.0 2.0 2.0 ... 2.0]
输 出 数 据dstLocal：[0.5 1.0 1.5 ... 256.0]