vf.pair_reduce_sum#

产品支持情况#

  • Ascend 950PR/Ascend 950DT:支持

  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品:不支持

  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品:不支持

功能说明#

将传入的src中相邻两个数值相加,并将产生的结果保存在dst中的低位位置。

\[dstReg_i = srcReg_{2i} + srcReg_{2i+1}\]

函数原型#

pair_reduce_sum(src, preg, mode: Optional[MergeMode] = None) -> dst

参数说明#

参数

输入/输出

说明

src

输入

源操作数,reg_tensor,源操作数src与目的操作数dst的数据类型保持一致。支持的数据类型为:DT_FP16、DT_FP32。

preg

输入

mask_reg,mask未筛选的元素在dst中置零。

mode

输入

可选,对应MergeMode类型。
- pypto_pro.language.MergeMode.ZEROING(默认),preg未筛选的元素在dst中置0。
- pypto_pro.language.MergeMode.MERGING当前不支持。

约束说明#

无。

返回值说明#

返回dst目的操作数,reg_tensor,支持的数据类型和src中的说明一致。

调用示例#

import os
import pypto_pro.language as pl
import torch
import torch_npu

@pl.vector_function
def example_vf(src_tile, dst_tile):
    preg = vf.create_mask(pattern=pl.MaskPattern.ALL, dtype=pl.DT_FP32)
    src_reg = vf.load_align(src_tile, 0)
    dst_reg = vf.pair_reduce_sum(src_reg, preg)
    vf.store_align(dst_tile, dst_reg, preg)

@pl.jit()
def example_kernel(
    a: pl.Tensor[[pl.DYNAMIC, pl.DYNAMIC], pl.DT_FP32],
    out: pl.Tensor[[pl.DYNAMIC, pl.DYNAMIC], pl.DT_FP32],
):
    tf = pl.TileType(shape=[1, 64], dtype=pl.DT_FP32, target_memory=pl.MemorySpace.Vec)
    in_a_grp = pl.make_tile_group(type=tf, addrs=0x0, mutex_ids=[0])
    in_a = in_a_grp.current()
    t_out_grp = pl.make_tile_group(type=tf, addrs=0x100, mutex_ids=[1])
    t_out = t_out_grp.current()
    with pl.section_vector():
        pl.load(in_a, a, [0, 0])
        example_vf(in_a, t_out)
        pl.store(out, t_out, [0, 0])

def test_example():
    device_id = int(os.environ.get("TILE_FWK_DEVICE_ID", 0))
    device = f"npu:{device_id}"
    core_nums = 1
    torch.npu.set_device(device)
    a = torch.randn([1, 64], device=device, dtype=torch.float32)
    out = torch.empty([1, 64], device=device, dtype=torch.float32)
    example_kernel[None, core_nums](a, out)
    torch.npu.synchronize()
    expected = torch.zeros([1, 64], device=device, dtype=torch.float32)
    expected[0, :32] = a[0, 0::2] + a[0, 1::2]
    torch.testing.assert_close(out[0, :32], expected[0, :32], rtol=1e-5, atol=1e-5)

if __name__ == "__main__":
    test_example()
    print("PASSED")