【AscendC】ReduceSum中指定workLocal大小时如何计算
参考官方文档,但其中对于workLocal大小的计算只是以代码注释的方式给出，不具有直观性，现在结合两个官方例子进行推导。
首先注意到api的调用，分为高维切分模式和指定数量模式，两种模式的计算是不同的，主要在于repeattimes这个变量的大小。
高维切分的例子见上图，可以看到结果是80.
结合图1进行分析，首先数据类型为half类型，所以elementsPerBlock为16，而repeatTime的计算是通过srcDataSize / mask, 也即8320 / 128 = 65。
进行上取整得到的结果是65 + 15 / 16 = 5, 5 * 16 = 80。所以最终结果为80。
对于指定数量n的模式，见下图：
此处指定的srcDataSize是288，由图1的注释，
// 此处需要注意：对于tensor高维切分计算接口，firstMaxRepeat就是repeatTimes；对于tensor前n个数据计算接口，firstMaxRepeat为count/elementsPerRepeat，比如在half类型下firstMaxRepeat就是count/128，在float类型下为count/64，按需填入，对于count<elementsPerRepeat的场景，firstMaxRepeat就是1
可以看到 firstMaxRepeated = 288 / 128 = 1。
因此得到的结果就是（1+ 15） / 16 * 16 = 16.
昇腾计算产业是基于昇腾系列（HUAWEI Ascend）处理器和基础软件构建的全栈 AI计算基础设施、行业应用及服务，https://devpress.csdn.net/organization/setting/general/146749包括昇腾系列处理器、系列硬件、CANN、AI计算框架、应用使能、开发工具链、管理运维工具、行业应用及服务等全产业链
更多推荐
6
0- 0
已为社区贡献21条内容
所有评论(0)