triton.language.zeros_like
1. OP 概述
简介:triton.language.zeros_like返回与给定张量具有相同形状和类型的零的张量。
triton.language.zeros_like(input)
2. OP 规格
2.1 参数说明
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
input |
Tensor |
输入tensor |
返回值:
tensor:返回与给定张量具有相同形状和类型的零的张量。
2.2 支持规格
2.2.1 DataType 支持
| uint8 | int8 | uint16 | int16 | uint32 | int32 | uint64 | int64 | fp16 | fp32 | bf16 | bool/int1 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Ascend A2/A3 | ✓ | ✓ | × | ✓ | × | ✓ | × | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | × |
| GPU支持 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | × |
2.2.2 Shape 支持
结论:在 Shape 方面,GPU 与 Ascend 平台无差异。
2.3 特殊限制说明
相对社区能力缺失且无法实现 无
2.4 使用方法
以下示例实现了返回与给定张量具有相同形状和类型的零的张量。:
@triton.jit
def fn_npu_(output_ptr, x_ptr, XB: tl.constexpr, YB: tl.constexpr, ZB: tl.constexpr):
xidx = tl.arange(0, XB)
yidx = tl.arange(0, YB)
zidx = tl.arange(0, ZB)
idx = xidx[:, None, None] * YB * ZB + yidx[None, :, None] * ZB + zidx[None, None, :]
X = tl.load(x_ptr + idx)
ret = tl.zeros_like(X)
oidx = xidx[:, None, None] * YB * ZB + yidx[None, :, None] * ZB + zidx[None, None, :]
tl.store(output_ptr + oidx, ret)