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])