pypto_pro.language.simt.bitcast

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

将源操作数的二进制位模式重新解释为指定的等宽数据类型，不进行数值转换、舍入或饱和处理。

函数原型

pypto_pro.language.simt.bitcast(
    value: Scalar,
    dtype: DType,
) -> Scalar

参数说明

参数	输入/输出	说明
value	输入	源操作数，Scalar类型。Tensor或Tile元素需通过下标访问后传入。
dtype	输入	目的数据类型，DType类型，支持的数据类型转换见下表。

各源数据类型支持的目的数据类型如下：

源数据类型	目的数据类型
DT_FP16	DT_INT16、DT_UINT16
DT_BF16	DT_INT16、DT_UINT16
DT_FP32	DT_INT32、DT_UINT32
DT_INT16	DT_FP16、DT_BF16
DT_UINT16	DT_FP16、DT_BF16
DT_INT32	DT_FP32
DT_UINT32	DT_FP32

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。

• 源数据类型和目的数据类型的位宽必须相同，不支持相同数据类型之间的转换。

• NaN、无穷、负零和无效浮点编码均按原始位模式保留，不进行规范化。

返回值说明

返回与value具有相同二进制位模式、数据类型为dtype的Scalar。

调用示例

import pypto_pro.language as pl


@pl.vector_function(mode="simt", max_threads=256)
def fp32_bits(
    source: pl.Tensor[[1, 256], pl.DT_FP32],
    output: pl.Tensor[[1, 256], pl.DT_UINT32],
):
    tid = pl.simt.linear_thread_idx()
    output[0, tid] = pl.simt.bitcast(source[0, tid], pl.DT_UINT32)


@pl.jit()
def simt_fp32_bits_kernel(
    source: pl.Tensor[[1, 256], pl.DT_FP32],
    output: pl.Tensor[[1, 256], pl.DT_UINT32],
):
    with pl.section_vector():
        fp32_bits[256](source, output)