asc.language.basic.duplicate

asc.language.basic.duplicate(dst: LocalTensor, scalar: int | float, count: int) → None

asc.language.basic.duplicate(dst: LocalTensor, scalar: int | float, mask: int, repeat_times: int, dst_block_stride: int, dst_repeat_stride: int, is_set_mask: bool = True) → None

asc.language.basic.duplicate(dst: LocalTensor, scalar: int | float, mask: List[int], repeat_times: int, dst_block_stride: int, dst_repeat_stride: int, is_set_mask: bool = True) → None

将一个变量或立即数复制多次并填充到向量中。

对应的Ascend C函数原型

template <typename T>
void Duplicate(const LocalTensor<T>& dst, const T& scalarValue, const int32_t& count)

template <typename T, bool isSetMask = true>
void Duplicate(const LocalTensor<T>& dst, const T& scalarValue, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTime, const uint16_t dstBlockStride, const uint8_t dstRepeatStride)

template <typename T, bool isSetMask = true>
void Duplicate(const LocalTensor<T>& dst, const T& scalarValue, uint64_t mask, const uint8_t repeatTime, const uint16_t dstBlockStride, const uint8_t dstRepeatStride)

参数说明

• dst：目的操作数。

• scalar：被复制的源操作数，支持输入变量和立即数，数据类型需与dst中元素的数据类型保持一致。

• count：参与计算的元素个数。

• mask：mask用于控制每次迭代内参与计算的元素。

• repeat_time：矢量计算单元，每次读取连续的8个datablock（每个block32Bytes，共256Bytes）数据进行计算，为完成对输入数据的处理，必须通过多次迭代（repeat）才能完成所有数据的读取与计算。repeat_time表示迭代的次数。

• dst_block_stride：单次迭代内，矢量目的操作数不同datablock间地址步长。

• dst_repeat_stride：相邻迭代间，矢量目的操作数相同datablock地址步长。

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”。

调用示例

• tensor高维切分计算样例-mask连续模式

  mask = 128
  scalar = 18.0
  asc.duplicate(dst_local, scalar, mask=mask, repeat_times=2, dst_block_stride=1, dst_repeat_stride=8)
  

• tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

  mask = [uint64_max, uint64_max]
  scalar = 18.0
  asc.duplicate(dst_local, scalar, mask=mask, repeat_times=2, dst_block_stride=1, dst_repeat_stride=8)
  

• tensor前n个数据计算样例，源操作数为标量

  scalar = 18.0
  asc.duplicate(dst_local, scalar, count=src_data_size)