vf.reg_tensor#
产品支持情况#
Ascend 950PR&950DT系列产品：支持
Atlas A3系列产品：不支持
Atlas A2系列产品：不支持
功能说明#
向量寄存器，VF计算的基本数据容器。用于存储从UB Tile加载的数据、VF运算的中间结果和最终输出。
原型定义#
reg_tensor(dtype: DType) -> reg_tensor
参数说明#
参数 |
输入/输出 |
说明 |
|---|---|---|
dtype |
输入 |
寄存器存储的数据类型，决定寄存器覆盖的元素个数。 |
约束说明#
数据类型约束：
RegTensor支持的数据类型由dtype参数决定，不同dtype对应不同的元素个数（寄存器总大小固定为256字节）：
dtype
元素宽度
元素个数
DT_INT8 / DT_UINT8 / DT_HF8 / DT_FP8E4M3FN / DT_FP8E5M2 / DT_FP8E8M0
8 bit
256
DT_FP4 / DT_FP4E2M1 / DT_FP4E1M2
4 bit（b8 打包存储，2 元素/字节）
256（逻辑 512）
DT_INT16 / DT_UINT16 / DT_FP16 / DT_BF16
16 bit
128
DT_INT32 / DT_UINT32 / DT_FP32
32 bit
64
DT_INT64 / DT_UINT64
64 bit
32
FP8/FP4 说明：FP8 类型（DT_FP8E4M3FN、DT_FP8E5M2、DT_FP8E8M0、DT_HF8）为 8 位浮点存储类型，仅支持数据搬运（load_align/store_align）、数据填充（full）和类型转换（astype），不支持直接参与算术运算。FP4 类型（DT_FP4E2M1、DT_FP4E1M2、DT_FP4）为 4 位浮点存储类型，两个元素打包在一个字节中（b8 存储），同样仅支持搬运、填充和类型转换。使用时需通过vf.astype转换为 FP32/BF16/FP16 进行计算。
vf.reg_tensor为类型声明，不产生返回值。寄存器由赋值形式自动声明（如reg = vf.load_align(…)或reg = vf.add(…)）。
返回值说明#
返回reg_tensor类型。
关键特性#
DT_FP16类型双寄存器模式存储结构#
下图为DT_FP16在单寄存器模式和双寄存器模式场景下RegTensor存储情况：
图1RegTensor搬运DT_FP16
DT_FP16为16位浮点类型。在双寄存器模式场景下，从UB中以DIST_DINTLV_B16双搬入模式读取2*VL数据量，将数据交错搬运，偶数索引的元素存入reg[0]，奇数索引的元素存入reg[1]，数据类型为DT_UINT16。两个RegTensor存储512B的数据量，reg[0]和reg[1]各存128个DT_FP16元素。
DT_FP32类型双寄存器模式存储结构#
下图为DT_FP32在单寄存器模式和双寄存器模式场景下RegTensor存储情况：
图2RegTensor搬运DT_FP32
DT_FP32为32位浮点类型。在双寄存器模式场景下，从UB中以DIST_DINTLV_B32双搬入模式读取2*VL数据量，将数据交错搬运，偶数索引的元素存入reg[0]，奇数索引的元素存入reg[1]，数据类型为DT_UINT32。两个RegTensor存储512B的数据量，reg[0]和reg[1]各存64个DT_FP32元素。
DT_INT64/DT_UINT64类型双寄存器模式存储结构#
下图为b64（DT_INT64、DT_UINT64）在单寄存器模式和双寄存器模式场景下RegTensor存储情况：
图3RegTensor搬运b64
在单寄存器模式场景下，从UB中以DIST_NORM模式搬运VL数据量。
在双寄存器模式场景下，从UB中以DIST_DINTLV_B32双搬入模式读取2*VL数据量，将b64数据交错搬运，偶数索引（低位）的元素存入reg[0]，奇数索引（高位）的元素存入reg[1]，数据类型为DT_UINT32。两个RegTensor存储512B的数据量，reg[0]存的是64个b64的前32位（低位），reg[1]存的是64个b64的后32位（高位）。
调用示例#
import pypto_pro.language as pl
@pl.vector_function
def vf_kernel():
preg = vf.create_mask(pattern=pl.MaskPattern.ALL, dtype=pl.DT_FP32)
reg_a = vf.load_align(src_tile, 0)
reg_b = vf.load_align(src_tile, 0)
reg_out = vf.add(reg_a, reg_b, preg)