asc.language.basic.adds

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

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

asc.language.basic.adds(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和。

对应的Ascend C函数原型

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

template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void Adds(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 Adds(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.adds(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.adds(dst, src, scalar, mask=mask, repeat_times=4, repeat_params=params)

tensor前n个数据计算样例
```
asc.adds(dst, src, scalar, count=512)
```