ReduceAny
产品支持情况
功能说明
对一个多维向量在指定的维度求逻辑或。
定义指定计算的维度(Reduce轴)为R轴,非指定维度(Normal轴)为A轴。如下图所示,对shape为(2, 3)的二维矩阵进行运算,指定在第一维求逻辑或,输出结果为[1, 0, 1];指定在第二维求逻辑或,输出结果为[1, 1]。
函数原型
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通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间
template <class T, class pattern, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void ReduceAny(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const LocalTensor<uint8_t>& sharedTmpBuffer, const uint32_t srcShape[], bool srcInnerPad) -
接口框架申请临时空间
template <class T, class pattern, bool isReuseSource = false> __aicore__ inline void ReduceAny(const LocalTensor<T>& dstTensor, const LocalTensor<T>& srcTensor, const uint32_t srcShape[], bool srcInnerPad)
由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算,需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。
- 通过sharedTmpBuffer入参传入,使用该tensor作为临时空间进行处理,接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间,并在接口调用完成后,复用该部分内存,内存不会反复申请释放,灵活性较高,内存利用率也较高。
- 接口框架申请临时空间,开发者无需申请,但是需要预留临时空间的大小。
通过sharedTmpBuffer传入的情况,开发者需要为tensor申请空间;接口框架申请的方式,开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下:通过GetReduceAnyMaxMinTmpSize中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。
参数说明
表 1 模板参数说明
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Ascend 950PR/Ascend 950DT,支持的数据类型为:uint8_t、float。 |
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用于指定ReduceAny计算轴,包括Reduce轴和Normal轴。pattern由与向量维度数量相同的A、R字母组合形成,字母A表示Normal轴,R表示Reduce轴。例如,AR表示对二维向量进行ReduceAny计算:第一维是Normal轴,第二维是Reduce轴,即对第二维数据求逻辑或。 pattern是定义在AscendC::Pattern::Reduce命名空间下的结构体,其成员变量用户无需关注。 pattern当前只支持取值为AR和RA,当前用户需要显式指定pattern为AscendC::Pattern::Reduce::AR或者AscendC::Pattern::Reduce::RA。 |
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是否允许修改源操作数,默认值为false。如果开发者允许源操作数被改写,可以使能该参数,使能后能够节省部分内存空间。 设置为true,则本接口内部计算时复用src的内存空间,节省内存空间;设置为false,则本接口内部计算时不复用src的内存空间。 isReuseSource的使用样例请参考更多样例。 |
表 2 接口参数说明
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类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 |
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类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 |
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类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 用于ReduceAny内部复杂计算时存储中间变量,由开发者提供。 临时空间大小BufferSize的获取方式请参考GetReduceAnyMaxMinTmpSize。 |
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uint32_t类型的数组,表示源操作数的shape信息。该shape的维度必须和模板参数pattern的维度一致,例如,pattern为AR,该shape维度只能是二维。 Ascend 950PR/Ascend 950DT,当前只支持二维shape。 |
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Ascend 950PR/Ascend 950DT,当前只支持true。 |
返回值说明
无
约束说明
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操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。
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源操作数srcTensor的输入数据只能为0或1。
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不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
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不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
调用示例
AscendC::LocalTensor<float> dstLocal = outQueue.AllocTensor<float>();
AscendC::LocalTensor<float> srcLocal = inQueue.DeQue<float>();
AscendC::LocalTensor<uint8_t> tmp = tbuf.Get<uint8_t>();
uint32_t shape[] = { 2, 8 };
constexpr bool isReuse = true;
AscendC::ReduceAny<float, AscendC::Pattern::Reduce::AR, isReuse>(dstLocal, srcLocal, tmp, shape, true);
结果示例如下:
输入输出的数据类型为float
输入数据(src):
[[ 0.0 1.0 1.0 0.0 1.0 0.0 1.0 1.0],
[ 0.0 1.0 0.0 1.0 0.0 1.0 1.0 0.0]]
输入pattern:AR
输入shape:(2,8)
输出数据(dst): [1.0 1.0]

