0a2e47c1创建于 2025年12月27日历史提交

BilinearInterpolation(ISASI)

产品支持情况

产品	是否支持
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	√

功能说明

功能分为水平迭代和垂直迭代。每个水平迭代顺序地从src0Offset读取8个偏移值，表示src0的偏移，每个偏移值指向src0的一个DataBlock的起始地址，如果repeatMode=false，从src1中取一个值，与src0中8个DataBlock中每个值进行乘操作；如果repeatMode=true，从src1中取8个值，按顺序与src0中8个DataBlock中的值进行乘操作，最后当前迭代的dst结果与前一个dst结果按DataBlock进行累加，存入目的地址，在同一个水平迭代内dst地址不变。然后进行垂直迭代，垂直迭代的dst起始地址为上一轮垂直迭代的dst起始地址加上vROffset，本轮垂直迭代占用dst空间为dst起始地址之后的8个DataBlock，每轮垂直迭代进行hRepeat次水平迭代。

函数原型

mask逐bit模式：

template <typename T>
__aicore__ inline void BilinearInterpolation(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<uint32_t>& src0Offset, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask[], uint8_t hRepeat, bool repeatMode, uint16_t dstBlkStride, uint16_t vROffset, uint8_t vRepeat, const LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer)

mask连续模式：

template <typename T>
__aicore__ inline void BilinearInterpolation(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<uint32_t>& src0Offset, const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask, uint8_t hRepeat, bool repeatMode, uint16_t dstBlkStride, uint16_t vROffset, uint8_t vRepeat, const LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer)

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。 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品，支持的数据类型为：half。 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，支持的数据类型为：half。

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。 LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。
src0、src1	输入	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。两个源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。
src0Offset	输入	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。
mask[]/mask	输入	mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。逐bit模式：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。 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。当操作数为16位时，数组长度为2，mask[0]、mask[1]∈[0, 2⁶⁴-1]并且不同时为0；当操作数为32位时，数组长度为1，mask[0]∈(0, 2⁶⁴-1]；当操作数为64位时，数组长度为1，mask[0]∈(0, 2³²-1]。例如，mask=[8, 0]，8=0b1000，表示仅第4个元素参与计算。连续模式：表示前面连续的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。当操作数为16位时，mask∈[1, 128]；当操作数为32位时，mask∈[1, 64]；当操作数为64位时，mask∈[1, 32]。
hRepeat	输入	水平方向迭代次数，取值范围为[1, 255]。
repeatMode	输入	迭代模式： false：每次迭代src0读取的8个datablock中每个值均与src1的单个数值相乘。 true：每次迭代src0的每个datablock分别与src1的1个数值相乘，共消耗8个block和8个elements。
dstBlkStride	输入	单次迭代内，目的操作数不同DataBlock间地址步长，以32B为单位。
vROffset	输入	垂直迭代间，目的操作数地址偏移量，以元素为单位，取值范围为[128, 65535)，vROffset * sizeof(T)需要保证32字节对齐。
vRepeat	输入	垂直方向迭代次数，取值范围为[1, 255]。
sharedTmpBuffer	输入	临时空间。 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品，需要保证至少分配了src0.GetSize() * 32 + src1.GetSize() * 32字节的空间。 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，需要保证至少分配了src0.GetSize() * 32 + src1.GetSize() * 32字节的空间。

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。
src0、src1、src0Offset之间不允许地址重叠，且两个垂直repeat的目的地址之间不允许地址重叠。

调用示例

接口样例-mask连续模式

AscendC::LocalTensor<half> dstLocal, src0Local, src1Local;
AscendC::LocalTensor<uint32_t> src0OffsetLocal;
AscendC::LocalTensor<uint8_t> tmpLocal;
uint64_t mask = 128;        // mask连续模式
uint8_t hRepeat = 2;        // 水平迭代2次
bool repeatMode = false;    // 迭代模式
uint16_t dstBlkStride = 1;  // 单次迭代内数据连续写入
uint16_t vROffset = 128;    // 相邻迭代间数据连续写入
uint8_t vRepeat = 2;        // 垂直迭代2次

AscendC::BilinearInterpolation(dstLocal, src0Local, src0OffsetLocal, src1Local, mask, hRepeat, repeatMode,
            dstBlkStride, vROffset, vRepeat, tmpLocal);

接口样例-mask逐bit模式

AscendC::LocalTensor<half> dstLocal, src0Local, src1Local;
AscendC::LocalTensor<uint32_t> src0OffsetLocal;
AscendC::LocalTensor<uint8_t> tmpLocal;
uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; // mask逐bit模式
uint8_t hRepeat = 2;        // 水平迭代2次
bool repeatMode = false;    // 迭代模式
uint16_t dstBlkStride = 1;  // 单次迭代内数据连续写入
uint16_t vROffset = 128;    // 相邻迭代间数据连续写入
uint8_t vRepeat = 2;        // 垂直迭代2次

AscendC::BilinearInterpolation(dstLocal, src0Local, src0OffsetLocal, src1Local, mask, hRepeat, repeatMode,
            dstBlkStride, vROffset, vRepeat, tmpLocal);

结果示例如下：

输入数据(src0Local,half): [1,2,3,...,512]
输入数据(src1Local,half): [2,3,4,...,17]
输入数据(src0OffsetLocal,uint32_t): [0,32,64,...,992]
输出数据(dstLocal,half): [389, 394, 399, 404, ...,4096]