asc_reduce_add

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

对Warp内所有活跃线程输入的val求和。Warp内所有活跃线程返回相同的结果。

函数原型

C++

inline int32_t asc_reduce_add(int32_t val)

C++

inline uint32_t asc_reduce_add(uint32_t val)

C++

inline float asc_reduce_add(float val)

C++

inline half asc_reduce_add(half val)

参数说明

表1 参数说明

参数名	输入/输出	描述
val	输入	源操作数。

返回值说明

Warp内所有线程输入val的和。

约束说明

• 当数据求和结果溢出时，本接口不保证计算精度。
• 本接口底层实现使用二分算法，在某些场景计算结果与顺序计算的结果不一致。简单来说：(((a + b）+ c) + d)与((a + b) +(c + d)）计算顺序不一致，可能会导致最终计算结果不同，这是由于在浮点数计算过程中，每次加法操作都涉及到有限精度的数值表示，这一过程中的舍入操作会导致精度损失，因此，不同的加法顺序可能会导致不同的中间结果，进而影响最终计算结果的精确度。

需要包含的头文件

使用除half类型之外的接口需要包含"simt_api/device_warp_functions.h"头文件，使用half类型接口需要包含"simt_api/asc_fp16.h"头文件。

C++

#include "simt_api/device_warp_functions.h"

C++

#include "simt_api/asc_fp16.h"

调用示例

完整样例请参考MemoryFence样例。

• SIMT编程场景：

  C++

  __global__ __launch_bounds__(1024) void KernelReduceAdd(int32_t* dst, int32_t* src)
  {
      int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
      int32_t result = asc_reduce_add(src[idx]);
      if (laneid() == 0) {
          asc_atomic_add(dst, result);
      }
  }
  

• SIMD与SIMT混合编程场景：

  C++

  __simt_vf__ __launch_bounds__(1024) inline void KernelReduceAdd(__gm__ int32_t* dst, __gm__ int32_t* src)
  {
      int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
      int32_t result = asc_reduce_add(src[idx]);
      if (laneid() == 0) {
          asc_atomic_add(dst, result);
      }
  }