AccumulateNv2V2

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	Yes
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	No
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	No
Atlas 200I/500 A2 推理产品	No
Atlas 推理系列产品	No
Atlas 训练系列产品	No

功能说明

完成 N 个输入 tensor 的逐元素累加计算。将输入的 N 个 tensor 逐元素相加，输出一个与输入 broadcast 后 shape 相同的结果 tensor。

计算公式：

$$output=\sum _{i=0}^{N-1}tensors[i]$$

其中 N 为输入 tensor 的个数（通过 DYNAMIC_INPUT 机制传入），各 tensor 逐元素累加。

aclnn 对外接口名称为 aclnnSumV2（两段式：aclnnSumV2GetWorkspaceSize + aclnnSumV2）。内部调用 AccumulateNv2V2 kernel 完成计算。

目录结构

accumulate_nv2_v2/
├── CMakeLists.txt
├── README.md
├── examples/
│   └── test_aclnn_sum_v2.cpp
├── op_host/
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── accumulate_nv2_v2_def.cpp
│   ├── accumulate_nv2_v2_infershape.cpp
│   └── accumulate_nv2_v2_tiling.cpp
├── op_kernel/
│   ├── accumulate_nv2_v2.cpp
│   ├── accumulate_nv2_v2.h
│   ├── accumulate_nv2_v2_tiling_data.h
│   └── accumulate_nv2_v2_tiling_key.h
└── tests/
    └── .gitkeep

参数说明

aclnnSumGetWorkspaceSize

参数名	输入/输出	数据类型	描述
tensors	输入	const aclTensorList*	需要累加的输入 tensor 列表，包含 N 个 tensor。支持 FLOAT16、FLOAT、INT8、INT32、UINT8。各 tensor 的 shape 需满足 broadcast 关系，维度不超过 8。支持非连续 Tensor 和空 Tensor。
out	输出	aclTensor*	输出 tensor，shape 为各输入 tensor broadcast 后的 shape，dtype 与输入相同。不支持空 Tensor。
workspaceSize	输出	uint64_t*	返回 Device 侧所需 workspace 大小。
executor	输出	aclOpExecutor**	返回 op 执行器，包含算子计算流程。

aclnnSumV2

参数名	输入/输出	数据类型	描述
workspace	输入	void*	Device 侧 workspace 内存地址。
workspaceSize	输入	uint64_t	Device 侧 workspace 大小，由第一段接口获取。
executor	输入	aclOpExecutor*	op 执行器，包含算子计算流程。
stream	输入	aclrtStream	指定执行任务的 Stream。

约束说明

• tensors 列表中各 tensor 的 dtype 必须相同，且与 out 的 dtype 相同。
• tensors 列表中各 tensor 的 shape 必须满足 broadcast 关系。
• 各 tensor 的维度不超过 8。
• 支持非连续 Tensor。
• 支持空 Tensor（直接返回）。
• 支持 0 维 tensor（标量 tensor，内部 reshape 为 [1]）。
• 当输入 tensor 个数超过 16 时，内部自动分批累加。
• 确定性计算：aclnnSumV2 默认确定性实现。

调用说明

aclnn 调用示例

详见 examples/test_aclnn_sum_v2.cpp