pypto_pro.language.system.bar_m

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

在M流水中执行屏障同步，等待M流水中此前下发的矩阵操作完成。

函数原型

pypto_pro.language.system.bar_m() -> None

参数说明

无。

约束说明

• 仅支持在Cube区段中调用。

• 仅等待当前AI Core内M流水中此前下发的操作，不执行跨核同步。

返回值说明

无。

调用示例

import pypto_pro.language as pl

TILE = 64


@pl.jit(auto_mutex=True)
def bar_m_kernel(
    a: pl.Tensor[[TILE, TILE], pl.DT_FP16],
    b: pl.Tensor[[TILE, TILE], pl.DT_FP16],
    out: pl.Tensor[[TILE, TILE], pl.DT_FP32],
):
    a_l1 = pl.make_tile_group(
        type=pl.TileType(shape=[TILE, TILE], dtype=pl.DT_FP16, target_memory=pl.MemorySpace.Mat),
        addrs=0x0000, mutex_ids=[0])
    b_l1 = pl.make_tile_group(
        type=pl.TileType(shape=[TILE, TILE], dtype=pl.DT_FP16, target_memory=pl.MemorySpace.Mat),
        addrs=0x2000, mutex_ids=[1])
    a_l0a = pl.make_tile_group(
        type=pl.TileType(shape=[TILE, TILE], dtype=pl.DT_FP16, target_memory=pl.MemorySpace.Left),
        addrs=0x0000, mutex_ids=[2])
    b_l0b = pl.make_tile_group(
        type=pl.TileType(shape=[TILE, TILE], dtype=pl.DT_FP16, target_memory=pl.MemorySpace.Right),
        addrs=0x0000, mutex_ids=[3])
    c_l0c = pl.make_tile_group(
        type=pl.TileType(shape=[TILE, TILE], dtype=pl.DT_FP32, target_memory=pl.MemorySpace.Acc),
        addrs=0x0000, mutex_ids=[4])

    with pl.section_cube():
        cur_a = a_l1.current()
        cur_b = b_l1.current()
        al = a_l0a.current()
        br = b_l0b.current()
        ac = c_l0c.current()
        pl.load(cur_a, a, [0, 0])
        pl.load(cur_b, b, [0, 0])
        pl.move(al, cur_a)
        pl.move(br, cur_b)
        pl.matmul(ac, al, br)
        pl.system.bar_m()
        pl.matmul(ac, al, br)
        pl.store(out, ac, [0, 0])