asc.language.basic.shift_left
- asc.language.basic.shift_left(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, scalar: int | float, count: int, is_set_mask: bool = True) None
- asc.language.basic.shift_left(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, scalar: int | float, mask: int, repeat_times: int, repeat_params: UnaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) None
- asc.language.basic.shift_left(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, scalar: int | float, mask: List[int], repeat_times: int, repeat_params: UnaryRepeatParams, is_set_mask: bool = True) None
对源操作数中的每个元素进行左移操作,左移的位数由输入参数scalar决定。
对应的Ascend C函数原型
template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void ShiftLeft(const LocalTensor<T>& dstLocal, const LocalTensor<T>& srcLocal, const T& scalarValue, const int32_t& calCount)
template <typename T, bool isSetMask = true> __aicore__ inline void ShiftLeft(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 ShiftLeft(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.shift_left(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.shift_left(dst, src, scalar, mask=mask, repeat_times=4, repeat_params=params)
tensor前n个数据计算样例
asc.shift_left(dst, src, scalar, count=512)