pypto_pro.language.simt.atomic_xor#

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#

以原子方式对目的操作数target与源操作数value执行按位异或，并将结果写回目的操作数。

函数原型#

pypto_pro.language.simt.atomic_xor(
    target: Scalar,
    value: Scalar,
) -> Scalar

参数说明#

参数

输入/输出

说明

target

输入

目的操作数，Scalar类型。必须直接传入Tile或Tensor的单元素下标访问表达式，例如ub_tile[0, 0]或gm_tensor[0, 0]。
- UB Tile：必须位于UB，使用ND，支持DT_INT32、DT_UINT32。
- GM Tensor：必须为ND，支持DT_INT32、DT_UINT32、DT_INT64、DT_UINT64。

value

输入

源操作数，Scalar类型，表示按位异或掩码。数据类型必须与target一致；整数字面量按target的数据类型处理。

约束说明#

只能在由@pypto_pro.language.vector_function(mode=”simt”)定义的SIMT入口函数或辅助函数中调用。

返回值说明#

返回更新前的target值，返回值类型与target一致。

调用示例#

import pypto_pro.language as pl

@pl.vector_function(mode="simt", max_threads=256)
def compute_hit_parity(
    hit: pl.Tensor[[1, 256], pl.DT_UINT32],
    parity: pl.Tensor[[1, 1], pl.DT_UINT32],
) -> None:
    tid = pl.simt.linear_thread_idx()
    if hit[0, tid] != 0:
        pl.simt.atomic_xor(parity[0, 0], 1)


@pl.jit()
def atomic_xor_kernel(
    hit: pl.Tensor[[1, 256], pl.DT_UINT32],
    parity: pl.Tensor[[1, 1], pl.DT_UINT32],
):
    with pl.section_vector():
        compute_hit_parity[256](hit, parity)