CANN/pyasc矢量标量乘法API文档

asc.language.basic.muls

【免费下载链接】pyasc本项目为Python用户提供算子编程接口，支持在昇腾AI处理器上加速计算，接口与Ascend C一一对应并遵守Python原生语法。项目地址: https://gitcode.com/cann/pyasc

asc.language.basic.muls(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, scalar: int | float, count: int, is_set_mask: bool = True) → None

asc.language.basic.muls(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, scalar: int | float, mask: int, repeat_times: int, repeat_params: UnaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None

asc.language.basic.muls(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, scalar: int | float, mask: List[int], repeat_times: int, repeat_params: UnaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) → None

矢量内每个元素与标量求积。

对应的Ascend C函数原型

template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void Muls(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const T& scalarValue, const int32_t& calCount)

template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void Muls(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const T& scalarValue, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void Muls(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const T& scalarValue, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes, const UnaryRepeatParams& repeatParams)

参数说明

• is_set_mask：是否在接口内部设置mask模式和mask值。
• dst：目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
• src：源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
• scalar：源操作数，数据类型需要与目的操作数中的元素类型保持一致。
• 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。
• params：元素操作控制结构信息。

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”。
• 操作数地址重叠约束请参考 《Ascend C算子开发接口》 中的“通用说明和约束-通用地址重叠约束”。

调用示例

• tensor高维切分计算样例-mask连续模式

  mask = 128 scalar = 2 # repeat_times = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数 # dst_blk_stride, src_blk_stride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入 # dst_rep_stride, src_rep_stride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入 params = asc.UnaryRepeatParams(1, 1, 8, 8) asc.muls(dst, src, scalar, mask=mask, repeat_times=4, repeat_params=params)

• tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

  mask = [uint64_max, uint64_max] scalar = 2 # repeat_times = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数 # dst_blk_stride, src_blk_stride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入 # dst_rep_stride, src_rep_stride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入 params = asc.UnaryRepeatParams(1, 1, 8, 8) asc.muls(dst, src, scalar, mask=mask, repeat_times=4, repeat_params=params)

• tensor前n个数据计算样例

  asc.muls(dst, src, scalar, count=512)

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