Duplicate
产 品 支 持 情 况
功 能 说 明
头 文 件 路 径 为："basic_api/kernel_operator_vec_duplicate_intf.h"。
Duplicate接 口 将 一 个 变 量 或 立 即 数 复 制 多 次 并 填 充 到 向 量 中。
接 口 支 持 使 用 前n个 数 据 计 算 和 高 维 切 分 计 算 的 方 式，前n个 数 据 计 算 原 理 和 参 考 伪 代 码 如 下：
Python
import numpy as np
def Duplicate(scalarValue, dst, count):
for i in range(count):
dst[i] = scalarValue
函 数 原 型
tensor前n个 数 据 计 算，源 操 作 数 为 标 量
C++template <typename T> __aicore__ inline void Duplicate(const LocalTensor<T>& dst, const T& scalarValue, const int32_t& count)
tensor前n个 数 据 计 算，源 操 作 数 为Tensor
C++// 该 函 数 原 型，仅 支 持Ascend 950PR/Ascend 950DT。 template <typename T> __aicore__ inline void Duplicate(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const int32_t& count)
tensor高 维 切 分 计 算，mask逐 比 特 模 式
C++template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void Duplicate(const LocalTensor<T>& dst, const T& scalarValue, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const uint16_t dstBlockStride, const uint8_t dstRepeatStride)tensor高 维 切 分 计 算，mask连 续 模 式
C++template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void Duplicate(const LocalTensor<T>& dst, const T& scalarValue, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const uint16_t dstBlockStride, const uint8_t dstRepeatStride)
参 数 说 明
表 1 模 板 参 数 说 明
| 参 数 说 明 | 描 述 |
|---|---|
| T | 操 作 数 数 据 类 型。 |
| isSetMask | 是 否 在 接 口 内 部 设 置mask，默 认 为true。 • 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。 |
表 2 接 口 参 数 说 明
| 参 数 说 明 | 输 入/输 出 | 含 义 |
|---|---|---|
| dst | 输 出 | 目 的 操 作 数，类 型 为LocalTensor，支 持 的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT（存 储 位 置 为Unified Buffer）。LocalTensor的 起 始 地 址 需 要 按 照32字 节 对 齐。 |
| scalarValue | 输 入 | 被 复 制 的 源 操 作 数，数 据 类 型 需 与dst中 元 素 的 数 据 类 型 保 持 一 致。 |
src | 输 入 | 源 操 作 数，类 型 为LocalTensor，支 持 的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 数 据 类 型 需 与dst中 元 素 的 数 据 类 型 保 持 一 致。 当 传 入 该 参 数 时，会 将src[0]复 制 多 次 并 填 充 到 向 量 中。 |
| 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。 设 置 详 见掩 码 操 作。 |
| repeatTime | 输 入 | 指 令 迭 代 次 数，每 次 迭 代 完 成8个DataBlock的 数 据 收 集，取 值 范 围：repeatTime∈[0,255]。 |
| dstBlockStride | 输 入 | 单 次 迭 代 内，矢 量 目 的 操 作 数 不 同datablock间 地 址 步 长，单 位 为DataBlock。 |
| dstRepStride | 输 入 | 相 邻 迭 代 间，矢 量 目 的 操 作 数 相 同datablock地 址 步 长，单 位 为DataBlock。 |
数 据 类 型
Ascend 950PR/Ascend 950DT，支 持 的 数 据 类 型 为：bool、int8_t、uint8_t、fp4x2_e2m1_t、fp4x2_e1m2_t、hifloat8_t、fp8_e8m0_t、fp8_e5m2_t、fp8_e4m3fn_t、int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float、complex32、int64_t、uint64_t、complex64。
Atlas A3 训 练 系 列 产 品/Atlas A3 推 理 系 列 产 品，支 持 的 数 据 类 型 为：int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float。
Atlas A2 训 练 系 列 产 品/Atlas A2 推 理 系 列 产 品，支 持 的 数 据 类 型 为：int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float。
Atlas 200I/500 A2 推 理 产 品，支 持 的 数 据 类 型 为：int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float。
Atlas 推 理 系 列 产 品 AI Core，支 持 的 数 据 类 型 为：int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float。
Atlas 训 练 系 列 产 品，支 持 的 数 据 类 型 为：int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float。
Kirin X90，支 持 的 数 据 类 型 为：half。
Kirin 9030，支 持 的 数 据 类 型 为：half。
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。
- repeatTime = 0表 示 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）。该 约 束 适 用 于 以 下 型 号。
- 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
- 针 对Ascend 950PR/Ascend 950DT，bool、int8_t、uint8_t、fp4x2_e2m1_t、fp4x2_e1m2_t、hifloat8_t、fp8_e8m0_t、fp8_e5m2_t、fp8_e4m3fn_t、 complex32、int64_t、uint64_t、complex64数 据 类 型 仅 支 持tensor前n个 数 据 计 算 接 口。
调 用 示 例
本 示 例 仅 展 示Compute流 程 的 部 分 代 码。如 需 运 行，请 将 代 码 段 复 制 并 粘 贴 到Duplicate样 例中 的Compute函 数 对 应 位 置。
tensor高 维 切 分 计 算 样 例，mask连 续 模 式
C++uint64_t mask = 128; half scalar = 18.0; // repeatTime = 2, 128 elements one repeat, 256 elements total // dstBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride = 8, no gap between repeats AscendC::Duplicate(dstLocal, scalar, mask, 2, 1, 8 );tensor高 维 切 分 计 算 样 例，mask逐bit模 式
C++uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; half scalar = 18.0; // repeatTime = 2, 128 elements one repeat, 256 elements total // dstBlkStride = 1, no gap between blocks in one repeat // dstRepStride = 8, no gap between repeats AscendC::Duplicate(dstLocal, scalar, mask, 2, 1, 8 );tensor前n个 数 据 计 算 样 例，源 操 作 数 为 标 量
C++half inputVal(18.0); int32_t srcDataSize = 256; // 参 与 计 算 的 元 素 个 数 AscendC::Duplicate<half>(dstLocal, inputVal, srcDataSize);
- tensor前n个 数 据 计 算 样 例，源 操 作 数 为Tensor C++
AscendC::Duplicate<half>(dstLocal, srcLocal, srcDataSize);
scalar: 18.0
srcLocal: [18.0 1.0 2.0 ... 254.0 255.0]
dstLocal: [18.0 18.0 18.0 ... 18.0 18.0]