CANN/pyasc块内最小值归约API文档

asc.language.basic.block_reduce_min【免费下载链接】pyasc本项目为Python用户提供算子编程接口支持在昇腾AI处理器上加速计算接口与Ascend C一一对应并遵守Python原生语法。项目地址: https://gitcode.com/cann/pyascasc.language.basic.block_reduce_min(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, repeat: int, mask: int, dst_rep_stride: int, src_blk_stride: int, src_rep_stride: int) → Noneasc.language.basic.block_reduce_min(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, repeat: int, mask: List[int], dst_rep_stride: int, src_blk_stride: int, src_rep_stride: int) → None对每个datablock内所有元素求最小值。对应的Ascend C函数原型mask逐比特模式template typename T, bool isSetMask true __aicore__ inline void BlockReduceMin(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src, const int32_t repeatTime, const uint64_t mask[], const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride, const int32_t srcRepStride)mask连续模式template typename T, bool isSetMask true __aicore__ inline void BlockReduceMin(const LocalTensorT dst, const LocalTensorT src,const int32_t repeatTime, const int32_t mask, const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride, const int32_t srcRepStride)参数说明is_set_mask: 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set_vector_mask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。dst目的操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。LocalTensor的起始地址需要保证16字节对齐针对half数据类型32字节对齐针对float数据类型。src: 源操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。repeat_time迭代次数。取值范围为[0, 255]。mask 控制每次迭代内参与计算的元素。逐bit模式mask为数组形式。数组长度和数组元素的取值范围和操作数的数据类型有关。可以按位控制哪些元素参与计算bit位的值为1表示参与计算0表示不参与。操作数 16 位数组长度 2mask[0], mask[1] ∈ [0, 2⁶⁴-1]且不能同时为 0操作数 32 位数组长度 1mask[0] ∈ (0, 2⁶⁴-1]操作数 64 位数组长度 1mask[0] ∈ (0, 2³²-1]例如mask [8, 0]表示仅第 4 个元素参与计算连续模式mask为整数形式。表示前面连续多少个元素参与计算。取值范围和操作数的数据类型有关数据类型不同每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。操作数 16 位mask ∈ [1, 128]操作数 32 位mask ∈ [1, 64]操作数 64 位mask ∈ [1, 32]dst_rep_stride目的操作数相邻迭代间的地址步长。以一个repeat_time归约后的长度为单位。每个repeat_time(8个datablock)归约后得到8个元素所以输入类型为half类型时RepStride单位为16Byte输入类型为float类型时RepStride单位为32Byte。src_blk_stride单次迭代内datablock的地址步长。src_rep_stride源操作数相邻迭代间的地址步长即源操作数每次迭代跳过的datablock数目。约束说明操作数地址对齐要求请参见 《Ascend C算子开发接口》 中的“通用说明和约束-通用地址对齐约束”。为了节省地址空间您可以定义一个Tensor供源操作数与目的操作数同时使用即地址重叠需要注意计算后的目的操作数数据不能覆盖未参与计算的源操作数需要谨慎使用。针对不同场景合理使用归约指令可以带来性能提升, 相关介绍请参考选择低延迟指令优化归约操作性能。调用示例mask连续模式asc.block_reduce_min(z_local, x_local, repeat1, mask128, dst_rep_stride8, src_blk_stride1, src_rep_stride8)mask逐bit模式uint64_max 2**64 - 1 mask [uint64_max, uint64_max] asc.block_reduce_min(z_local, x_local, repeat1, maskmask, dst_rep_stride8, src_blk_stride1, src_rep_stride8)【免费下载链接】pyasc本项目为Python用户提供算子编程接口支持在昇腾AI处理器上加速计算接口与Ascend C一一对应并遵守Python原生语法。项目地址: https://gitcode.com/cann/pyasc创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考