pypto_pro.language.shr#
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lhs中的每个元素按照rhs对应位置的移位量向右移位,将结果写入目的操作数out。有符号类型执行算术右移,无符号类型执行逻辑右移。
函数原型#
pypto_pro.language.shr(
out: Tile,
lhs: Tile,
rhs: Tile,
) -> None
参数说明#
参数 |
输入/输出 |
说明 |
|---|---|---|
out |
输出 |
目的操作数,Tile类型,存放逐元素右移的结果。必须位于UB,采用row-major布局。数据类型与lhs、rhs一致,支持DT_INT8、DT_UINT8、DT_INT16、DT_UINT16、DT_INT32、DT_UINT32、DT_INT64或DT_UINT64。valid_shape与lhs、rhs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类型。必须位于UB,采用row-major布局。数据类型与out一致。移位量必须为非负数,且小于元素位宽。 |
约束说明#
无。
返回值说明#
无。
调用示例#
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.shr逐元素右移后写回GM。Vector Kernel开启auto_mutex,同步由make_tile_group自动管理。
import pypto_pro.language as pl
@pl.jit(auto_mutex=True)
def shr_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.shr(cur_out, cur_a, cur_b)
pl.store(out, cur_out, [0, 0])