【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.

相关推荐
咕泡科技几秒前
AI 前沿速递:OpenAI 开源 Codex 重构编程生态,人形机器人破纪录、迈入消费量产时代!
人工智能·机器人·开源·wrc2026·人形机器人运动会·启元机器人·辉羲智能
熊猫_豆豆3 分钟前
黑洞的粒子产生(霍金1975年论文)第二部分
人工智能·数学·算法·机器学习·量子力学·大学物理·黑洞
jay神6 分钟前
本科深度学习需要从零开始训练模型吗?
人工智能·深度学习·算法·机器学习·计算机视觉
智恒百亿7 分钟前
5090八卡算力服务器的技术架构与AI应用场景分析
服务器·人工智能·架构
渡我白衣7 分钟前
Acceptor模块的设计与实现
java·linux·服务器·开发语言·网络·c++·人工智能
Scott9999HH9 分钟前
2026 年大模型 RAG 架构与多 Agent 协同下的 AI 搜索流量重构:企业级 GEO 技术底层与深度工程解析
人工智能·重构·架构
2601_9609067211 分钟前
Anthropic把Claude Code 2.1.236及以上版本的Fable 5会话
人工智能·kafka·时序数据库·etcd·tdengine
yijianxiangde10011 分钟前
AI Agent 开发
人工智能
新闻码图11 分钟前
京东物流国际指南:独立站物流重构的四步与选型五标准
人工智能·重构