asc.language.basic.block_reduce_min

asc.language.basic.block_reduce_min(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, repeat: int, mask: int, dst_rep_stride: int, src_blk_stride: int, src_rep_stride: int) → None

asc.language.basic.block_reduce_min(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, repeat: int, mask: List[int], dst_rep_stride: int, src_blk_stride: int, src_rep_stride: int) → None

对每个datablock内所有元素求最小值。

对应的Ascend C函数原型

mask逐比特模式

template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void BlockReduceMin(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src, const int32_t repeatTime,
  const uint64_t mask[], const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride, const int32_t srcRepStride)

mask连续模式

template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void BlockReduceMin(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src,const int32_t repeatTime,
  const int32_t mask, const int32_t dstRepStride, const int32_t srcBlkStride, const int32_t srcRepStride)

参数说明

is_set_mask: 是否在接口内部设置mask。 - True，表示在接口内部设置mask。 - False，表示在接口外部设置mask，开发者需要使用set_vector_mask接口设置mask值。这种模式下，本接口入参中的mask值必须设置为占位符MASK_PLACEHOLDER。
dst：目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。LocalTensor的起始地址需要保证16字节对齐（针对half数据类型），32字节对齐（针对float数据类型）。
src: 源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。LocalTensor的起始地址需要32字节对齐。
repeat_time：迭代次数。取值范围为[0, 255]。
mask：控制每次迭代内参与计算的元素。
- 逐bit模式：mask为数组形式。数组长度和数组元素的取值范围和操作数的数据类型有关。可以按位控制哪些元素参与计算，bit位的值为1表示参与计算，0表示不参与。
  - 操作数 16 位：数组长度 2，mask[0], mask[1] ∈ [0, 2⁶⁴-1]，且不能同时为 0
  - 操作数 32 位：数组长度 1，mask[0] ∈ (0, 2⁶⁴-1]
  - 操作数 64 位：数组长度 1，mask[0] ∈ (0, 2³²-1]
  - 例如：mask = [8, 0]，表示仅第 4 个元素参与计算
- 连续模式：mask为整数形式。表示前面连续多少个元素参与计算。取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，每次迭代内能够处理的元素个数最大值不同。
  - 操作数 16 位：mask ∈ [1, 128]
  - 操作数 32 位：mask ∈ [1, 64]
  - 操作数 64 位：mask ∈ [1, 32]
dst_rep_stride：目的操作数相邻迭代间的地址步长。以一个repeat_time归约后的长度为单位。每个repeat_time(8个datablock)归约后，得到8个元素，所以输入类型为half类型时，RepStride单位为16Byte；输入类型为float类型时，RepStride单位为32Byte。
src_blk_stride：单次迭代内datablock的地址步长。
src_rep_stride：源操作数相邻迭代间的地址步长，即源操作数每次迭代跳过的datablock数目。

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”。
为了节省地址空间，您可以定义一个Tensor，供源操作数与目的操作数同时使用（即地址重叠），需要注意计算后的目的操作数数据不能覆盖未参与计算的源操作数，需要谨慎使用。
针对不同场景合理使用归约指令可以带来性能提升, 相关介绍请参考选择低延迟指令，优化归约操作性能。

调用示例

mask连续模式

asc.block_reduce_min(z_local, x_local, repeat=1, mask=128, dst_rep_stride=8, src_blk_stride=1, src_rep_stride=8)

mask逐bit模式

uint64_max = 2**64 - 1
mask = [uint64_max, uint64_max]
asc.block_reduce_min(z_local, x_local, repeat=1, mask=mask, dst_rep_stride=8, src_blk_stride=1, src_rep_stride=8)