asc.language.basic.reduce_min

asc.language.basic.reduce_min(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, shared_tmp_buffer: LocalTensor, mask: int, repeat_time: int, src_rep_stride: int, cal_index: bool = False) → None

asc.language.basic.reduce_min(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, shared_tmp_buffer: LocalTensor, mask: List[int], repeat_time: int, src_rep_stride: int, cal_index: bool = False) → None

asc.language.basic.reduce_min(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, shared_tmp_buffer: LocalTensor, count: int, cal_index: bool = False) → None

在所有的输入数据中找出最小值及最小值对应的索引位置。

对应的Ascend C函数原型

tensor前n个数据计算

template <typename T>
__aicore__ inline void ReduceMin(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src,
  const LocalTensor<T>& sharedTmpBuffer, const int32_t count, bool calIndex = 0)

tensor高维切分计算

mask逐比特模式

template <typename T>
__aicore__ inline void ReduceMin(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src,
                                  const LocalTensor<T>& sharedTmpBuffer, const uint64_t mask[],
                                  const int32_t repeatTime, const int32_t srcRepStride, bool calIndex = 0)

mask连续模式

template <typename T>
__aicore__ inline void ReduceMin(const LocalTensor<T>& dst, const LocalTensor<T>& src,
                                  const LocalTensor<T>& sharedTmpBuffer, const int32_t mask,
                                  const int32_t repeatTime, const int32_t srcRepStride, bool calIndex = 0)

参数说明

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4字节对齐（针对half数据类型），8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。源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。
shared_tmp_buffer：API执行期间，部分硬件型号需要一块空间用于存储中间结果，空间大小需要满足最小所需空间的要求。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。数据类型需要与目的操作数保持一致。
count：参与计算的元素个数。参数取值范围和操作数的数据类型有关，数据类型不同，能够处理的元素个数最大值不同，最大处理的数据量不能超过UB大小限制。
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]
repeat_time：迭代次数。与通用参数说明中不同的是，支持更大的取值范围，保证不超过int32_t最大值的范围即可。
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。
cal_index：指定是否获取最小值的索引，bool类型，默认值为false，取值： - True：同时获取最小值和最小值索引。 - False：不获取索引，只获取最小值。

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”。需要使用shared_tmp_buffer的情况下，支持dst与shared_tmp_buffer地址重叠（通常情况下dst比shared_tmp_buffer所需的空间要小），此时shared_tmp_buffer必须满足最小所需空间要求，否则不支持地址重叠。
dst结果存储顺序为最小值，最小值索引，若不需要索引，只会存储最小值。返回结果中索引index数据是按照dst的数据类型进行存储的，比如dst使用half类型时，index按照half类型进行存储，如果按照half格式进行读取，index的值是不对的，因此index的读取需要使用reinterpret_cast方法转换到整数类型。
返回最小值索引时，如果存在多个最小值，返回第一个最小值的索引。
当输入类型是half的时候，只支持获取最大不超过65535（uint16_t能表示的最大值）的索引值。

调用示例

tensor高维切分计算样例-mask连续模式

asc.reduce_min(dst, src, shared_tmp_buffer=shared_tmp, mask=128, repeat_time=128, src_rep_stride=65, cal_index=True)

tensor高维切分计算样例-mask逐bit模式

uint64_max = 2**64 - 1
mask = [uint64_max, uint64_max]
asc.reduce_min(dst, src, shared_tmp_buffer=shared_tmp, mask=mask, repeat_time=65, src_rep_stride=8, cal_index=True)

tensor前n个数据计算样例

asc.reduce_min(dst, src, shared_tmp_buffer=shared_tmp, count=2048, cal_index=True)