asc.language.basic.compare
asc.language.basic.compare(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, cmp_mode: CMPMODE, count: int) → None
asc.language.basic.compare(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, cmp_mode: CMPMODE, mask: int, repeat_times: int, repeat_params: BinaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None
asc.language.basic.compare(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, cmp_mode: CMPMODE, mask: List[int], repeat_times: int, repeat_params: BinaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None
asc.language.basic.compare(src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, cmp_mode: CMPMODE, mask: List[int], repeat_params: BinaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None
asc.language.basic.compare(src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, cmp_mode: CMPMODE, mask: int, repeat_params: BinaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None
逐元素比较两个tensor大小,如果比较后的结果为真,则输出的结果的对应比特位为1,否则为0。可将结果存入寄存器中。
对应的Ascend C函数原型
template <typename T, typename U>
__aicore__ inline void Compare(const LocalTensor<U>& dst, const LocalTensor<T>& src0,
const LocalTensor<T>& src1, CMPMODE cmpMode, uint32_t count);
template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Copmare(const LocalTensor<U>& dst, const LocalTensor<T>& src0,
const LocalTensor<T>& src1, CMPMODE cmpMode, const uint64_t mask[],
uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams);
template <typename T, typename U, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Compare(const LocalTensor<U>& dst, const LocalTensor<T>& src0,
const LocalTensor<T>& src1, CMPMODE cmpMode, const uint64_t mask,
uint8_t repeatTimes, const BinaryRepeatParams& repeatParams)
template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Copmare(const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, CMPMODE cmpMode,
const uint64_t mask[], const BinaryRepeatParams& repeatParams);
template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Compare(const LocalTensor<T>& src0, const LocalTensor<T>& src1, CMPMODE cmpMode,
const uint64_t mask, const BinaryRepeatParams& repeatParams);
参数说明
- dst: 目的操作数。类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
- src0, src1: 源操作数。类型为LocalTensor,支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
- cmp_mode: CMPMODE类型,表示比较模式。
- LT: src0小于(less than)src1
- GT: src0大于(greater than)src1
- GE: src0大于或等于(greater than or equal to)src1
- EQ: src0等于(equal to)src1
- NE: src0不等于(not equal to)src1
- LE: src0小于或等于(less than or equal to)src1
- count: 参与计算的元素个数。
- mask: 用于控制每次迭代内参与计算的元素。
- repeat_times: 重复迭代次数。
- repeat_params: 控制操作数地址步长的参数。
- is_set_mask: 是否在接口内部设置mask。
约束说明
- 操作数地址对齐要求请参见 《Ascend C算子开发接口》 中的“通用说明和约束-通用地址对齐约束”。
- dst按照小端顺序排序成二进制结果,对应src中相应位置的数据比较结果。
- 使用整个tensor参与计算的运算符重载功能,src0和src1需满足256字节对齐;使用tensor前n个数据参与计算的接口,设置count时,需要保证count个元素所占空间256字节对齐。
- 将结果存入寄存器的接口没有repeat输入,repeat默认为1,即一条指令计算256B的数据。
- 将结果存入寄存器的接口会将结果写入128bit的cmpMask寄存器中,可以用GetCmpMask接口获取寄存器保存的数据。
调用示例
- tensor高维切分计算样例-mask连续模式
mask = 128 # repeat_times = 1,一次迭代计算128个数 params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8) asc.compare(dst, src0, src1, cmp_mode=asc.CMPMODE.LT, mask=mask, repeat_times=1, repeat_params=params) - tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式
mask = [uint64_max, uint64_max] # repeat_times = 1,一次迭代计算128个数 params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8) asc.compare(dst, src0, src1, cmp_mode=asc.CMPMODE.LT, mask=mask, repeat_times=1, repeat_params=params) - tensor前n个数据计算样例
asc.compare(dst, src0, src1, cmp_mode=asc.CMPMODE.LT, count=512) - tensor高维切分计算样例-mask连续模式,结果存入寄存器中
mask = 128 params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8) asc.compare(src0, src1, cmp_mode=asc.CMPMODE.LT, mask=mask, repeat_params=params) - tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式,结果存入寄存器中
mask = [uint64_max, uint64_max] params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8) asc.compare(src0, src1, cmp_mode=asc.CMPMODE.LT, mask=mask, repeat_params=params)