asc.language.basic.mul_cast

asc.language.basic.mul_cast(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, count: int) → None

asc.language.basic.mul_cast(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, mask: int, repeat_times: int, repeat_params: BinaryRepeatParams) → None

asc.language.basic.mul_cast(dst: LocalTensor, src0: LocalTensor, src1: LocalTensor, mask: List[int], repeat_times: int, repeat_params: BinaryRepeatParams) → None

按元素求积，并根据源操作数和目的操作数Tensor的数据类型进行精度转换。

对应的Ascend C函数原型

template <typename T>
__aicore__ inline void MulCast(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0,
                                    const LocalTensor<T>& src1, const int32_t& count);

template <typename T, bool isSetMask = true>
 __aicore__ inline void MulCast(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0,
                                    const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask[], const uint8_t repeatTimes,
                                    const BinaryRepeatParams& repeatParams);

template <typename T, bool isSetMask = true>
__aicore__ inline void MulCast(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src0,
                                    const LocalTensor<T>& src1, uint64_t mask, const uint8_t repeatTimes,
                                    const BinaryRepeatParams& repeatParams);

参数说明

dst：目的操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
src0, src1：源操作数。类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。
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：控制操作数地址步长的参数。

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”。
使用整个tensor参与计算接口符号重载时，运算量为目的LocalTensor的总长度。

调用示例

tensor高维切分计算样例-mask连续模式

mask = 128
# repeat_times = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数
# dst_blk_stride, src0_blk_stride, src1_blk_stride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入
# dst_rep_stride, src0_rep_stride, src1_rep_stride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入
params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8)
asc.mul_cast(dst, src0, src1, 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]
# repeat_times = 4，一次迭代计算128个数，共计算512个数
# dst_blk_stride, src0_blk_stride, src1_blk_stride = 1，单次迭代内数据连续读取和写入
# dst_rep_stride, src0_rep_stride, src1_rep_stride = 8，相邻迭代间数据连续读取和写入
params = asc.BinaryRepeatParams(1, 1, 1, 8, 8, 8)
asc.mul_cast(dst, src0, src1, mask=mask, repeat_times=4, repeat_params=params)

tensor前n个数据计算样例

asc.mul_cast(dst, src0, src1, count=512)