pypto_pro.language.shl#
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#
将lhs中的每个元素向左移位,并将结果写入out。rhs为Tile时,每个位置使用对应元素指定的移位量;rhs为int或运行时整型标量时,所有元素使用相同的移位量。
函数原型#
pypto_pro.language.shl(out: Tile, lhs: Tile, rhs: Union[Tile, int]) -> None
参数说明#
参数 |
输入/输出 |
说明 |
|---|---|---|
out |
输出 |
目的操作数,UB Tile,采用行主序布局。数据类型与lhs一致,支持DT_INT8、DT_UINT8、DT_INT16、DT_UINT16、DT_INT32、DT_UINT32、DT_INT64、DT_UINT64。Shape和有效Shape与lhs一致。 |
lhs |
输入 |
被移位操作数,Tile类型。必须位于UB,采用row-major布局。数据类型与out一致。 |
rhs |
输入 |
移位量,Tile或int类型,也支持运行时整型标量表达式。传入Tile时须为UB、行主序,数据类型、Shape和有效Shape与lhs一致;传入标量时须能用lhs的元素类型表示。移位量须非负且小于lhs的元素位宽。 |
返回值说明#
无。
约束说明#
无。
调用示例#
Tile-Tile模式#
下面是一个完整Kernel:从GM载入两个DT_INT32输入到UB,使用pypto_pro.language.shl逐元素左移后写回GM。Vector Kernel开启auto_mutex,同步由pypto_pro.language.make_tile_group自动管理。
import pypto_pro.language as pl
@pl.jit(auto_mutex=True)
def shl_kernel(a: pl.Tensor[[64, 64], pl.DT_INT32],
b: pl.Tensor[[64, 64], pl.DT_INT32],
out: pl.Tensor[[64, 64], pl.DT_INT32]):
tt = pl.TileType(shape=[64, 64], dtype=pl.DT_INT32, target_memory=pl.MemorySpace.Vec)
tile_a = pl.make_tile_group(type=tt, addrs=0x0000, mutex_ids=[0])
tile_b = pl.make_tile_group(type=tt, addrs=0x4000, mutex_ids=[1])
tile_out = pl.make_tile_group(type=tt, addrs=0x8000, mutex_ids=[2])
with pl.section_vector():
cur_a = tile_a.current()
cur_b = tile_b.current()
cur_out = tile_out.current()
pl.load(cur_a, a, [0, 0])
pl.load(cur_b, b, [0, 0])
pl.shl(cur_out, cur_a, cur_b)
pl.store(out, cur_out, [0, 0])
Tile-Scalar模式#
import pypto_pro.language as pl
@pl.jit(auto_mutex=True)
def shl_scalar_kernel(
a: pl.Tensor[[64, 64], pl.DT_INT32],
out: pl.Tensor[[64, 64], pl.DT_INT32],
):
tt = pl.TileType(shape=[64, 64], dtype=pl.DT_INT32, target_memory=pl.MemorySpace.Vec)
tile_a = pl.make_tile_group(type=tt, addrs=0x0000, mutex_ids=[0])
tile_out = pl.make_tile_group(type=tt, addrs=0x4000, mutex_ids=[1])
with pl.section_vector():
cur_a = tile_a.current()
cur_out = tile_out.current()
pl.load(cur_a, a, [0, 0])
pl.shl(cur_out, cur_a, 1)
pl.store(out, cur_out, [0, 0])