SubReluCast
产品支持情况
功能说明
头文件路径为："basic_api/kernel_operator_vec_vconv_intf.h"。
按元素求差，再进行Relu计算（结果和0对比取较大值），并根据源操作数和目的操作数Tensor的数据类型进行精度转换。计算公式如下：
dsti=Cast(Relu(src0i−src1i))dst_i = Cast(Relu(src0_i - src1_i))
函数原型
-
tensor前n个数据计算
template <typename T, typename U> __aicore__ inline void SubReluCast(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src0, const LocalTensor<U>& src1, const uint32_t count) -
tensor高维切分计算
-
mask逐bit模式
template <typename T, typename U, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void SubReluCast(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src0, const LocalTensor<U>& src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams& repeatParams) -
mask连续模式
template <typename T, typename U, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void SubReluCast(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<U>& src0, const LocalTensor<U>& src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const BinaryRepeatParams& repeatParams)
-
参数说明
表 模板参数说明
| 参数名 | 描述 |
|---|---|
| T | 目的操作数数据类型。 |
| U | 源操作数数据类型。 |
| isSetMask | 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SetVectorMask接口设置mask值。这种模式下，接口入参中的mask值设置为占位符MASK_PLACEHOLDER。 |
表 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。 |
| src0、src1 | 输入 | 源操作数。 类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。 |
| count | 输入 | 参与计算的元素个数。 注：参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，能够处理的元素个数最大值不同，最大处理的数据量不能超过UB大小限制。 |
| mask[]/mask | 输入 | mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。 注意：数据类型转换的mask会按照输入和输出类型中sizeof(dtype)较大的来筛选。 设置详见掩码操作。 |
| repeatTime | 输入 | 重复迭代次数。 矢量计算单元，每次读取连续的256Bytes数据进行计算，为完成对输入数据的处理，必须通过多次迭代（repeat）才能完成所有数据的读取与计算。repeatTime表示迭代的次数。 关于该参数的具体描述请参考高维切分。 |
| repeatParams | 输入 | 控制操作数地址步长的参数。BinaryRepeatParams类型，包含操作数相邻迭代间相同datablock的地址步长，操作数同一迭代内不同Datablock的地址步长等参数。 相邻迭代间的地址步长参数说明请参考repeatStride；同一迭代内DataBlock的地址步长参数说明请参考dataBlockStride。 |
数据类型
表 Ascend 950PR/Ascend 950DT数据类型组合情况
| src0、src1数据类型 | dst数据类型 |
|---|---|
| half | int8_t |
| int16_t | int8_t |
| float | half |
| int64_t | float |
| int64_t | int32_t |
表 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品数据类型组合情况
| src0、src1数据类型 | dst数据类型 |
|---|---|
| half | int8_t |
| int16_t | int8_t |
| float | half |
表 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品数据类型组合情况
| src0、src1数据类型 | dst数据类型 |
|---|---|
| half | int8_t |
| int16_t | int8_t |
| float | half |
表 Atlas 200I/500 A2 推理产品数据类型组合情况
| src0、src1数据类型 | dst数据类型 |
|---|---|
| half | int8_t |
| float | half |
表 Atlas 推理系列产品AI Core数据类型组合情况
| src0、src1数据类型 | dst数据类型 |
|---|---|
| half | int8_t |
| int16_t | int8_t |
| float | half |
返回值说明
无
约束说明
- 地址对齐约束参考地址对齐约束。
- 操作数地址重叠约束请参考地址重叠约束。
- 本指令涉及精度转换，转换规则参考精度转换规则。
- 针对Ascend 950PR/Ascend 950DT，int64_t数据类型仅支持tensor前n个数据计算接口。
调用示例
本样例的srcLocal为half类型，dstLocal为int8_t类型，计算mask时以half为准。
-
tensor高维切分计算样例-mask连续模式。
uint64_t mask = 256 / sizeof(half); // 128 // repeatTime = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数 // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride = 4，src0RepStride, src1RepStride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入 AscendC::SubReluCast(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 4, 8, 8 }); -
tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式。
uint64_t mask[2] = { UINT64_MAX, UINT64_MAX }; // repeatTime = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数 // dstBlkStride, src0BlkStride, src1BlkStride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入 // dstRepStride = 4，src0RepStride, src1RepStride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入 AscendC::SubReluCast(dstLocal, src0Local, src1Local, mask, 4, { 1, 1, 1, 4, 8, 8 }); -
tensor前n个数据计算样例。
AscendC::SubReluCast(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);
结果示例如下：
输入数据src0Local：[1 2 3 ... 512]
输入数据src1Local：[0 0.5 4 ... 513]
输出数据dstLocal：[1 2 0 ... 0]