GetReduceMaxMinCount(ISASI)

产品支持情况

产品	是否支持（仅获取最值的原型）	是否支持（获取最值和索引的原型）
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	x	√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	x	√

功能说明

获取ReduceMax、ReduceMin连续场景下的最大/最小值以及相应的索引值。

函数原型

• 获取ReduceMax、ReduceMin连续场景下的最大值与最小值，以及相应的索引值。

  template <typename T>
  __aicore__ inline void GetReduceMaxMinCount(T &maxMinValue, T &maxMinIndex)
  

• 获取ReduceMax、ReduceMin连续场景下的最大值与最小值。

  template <typename T>
  __aicore__ inline void GetReduceMaxMinCount(T &maxMinValue)
  

参数说明

表 1 模板参数说明

参数名	描述
T	ReduceMax/ReduceMin指令的数据类型，支持half/float。

表 2 参数说明

参数名	输入/输出	描述
maxMinValue	输出	ReduceMax/ReduceMin指令的最大值/最小值。
maxMinIndex	输出	ReduceMax/ReduceMin指令的最值对应的索引值。

返回值说明

无

约束说明

• 针对Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品，由于ReduceMax/ReduceMin的内部实现原因，直接调用GetReduceMaxMinCount接口无法获取到准确的索引值，验证时需要使用WholeReduceMax/WholeReduceMin接口来获取准确的索引值。
• 针对Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，由于ReduceMax/ReduceMin的内部实现原因，直接调用GetReduceMaxMinCount接口无法获取到准确的索引值，验证时需要使用WholeReduceMax/WholeReduceMin接口来获取准确的索引值。
• 索引maxMinIndex数据`是按照ReduceMax/ReduceMin的数据类型进行存储的，比如ReduceMax/ReduceMin使用half类型时，maxMinIndex是按照half类型进行存储的，如果按照half格式进行读取，maxMinIndex的值是不对的，因此maxMinIndex的读取需要使用reinterpret_cast方法转换到整数类型，若输入数据类型是half，需要使用reinterpret_cast<uint16_t*>，若输入是float，需要使用reinterpret_cast<uint32_t*>。

调用示例

1. 以ReduceMax指令为例，首先执行ReduceMax指令。

   AscendC::LocalTensor<float> src;
   AscendC::LocalTensor<float> work;
   AscendC::LocalTensor<float> dst;
   int32_t mask = 64;
   AscendC::ReduceMax(dst, src, work, mask, 1, 8, true); // 连续场景，srcRepStride = 8，且calIndex = true
   

2. 获取上述ReduceMax指令的最值与索引值。

   针对Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品，需要使用WholeReduceMax指令获取准确的索引值，然后再调用GetReduceMaxMinCount指令。

   AscendC::LocalTensor<float> src;
   AscendC::LocalTensor<float> dst;
   int32_t mask = 64;
   AscendC::WholeReduceMax(dst, src, mask, 1, 1, 1, 8);
   float val = 0;   // 最值
   float idx = 0;   // 最值的索引值，与ReduceMax的结果相同
   AscendC::GetReduceMaxMinCount<float>(val, idx);
   

   针对Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品，需要使用WholeReduceMax指令获取准确的索引值，然后再调用GetReduceMaxMinCount指令。

   AscendC::LocalTensor<float> src;
   AscendC::LocalTensor<float> dst;
   int32_t mask = 64;
   AscendC::WholeReduceMax(dst, src, mask, 1, 1, 1, 8);
   float val = 0;   // 最值
   float idx = 0;   // 最值的索引值，与ReduceMax的结果相同
   AscendC::GetReduceMaxMinCount<float>(val, idx);