【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
DP DPharness3 分钟前
拆开 dsh-knowledge 的检索链路,看 RRF 融合与锚点续读
人工智能·dpharness
I'm a winner16 分钟前
《AI 赋能嵌入式开发:从 0 到全栈工程师》模块1|第4课时
人工智能
johnsong20 分钟前
当决策成为免费商品:思维成本崩溃背后的治理真空
大数据·人工智能
ZhangJun9523 分钟前
在 32GB 内存电脑上本地搭建 Qwen3.6-35B-A3B 大模型踩坑实录
运维·人工智能·阿里云·ai·软件构建
南京码讯光电技术有限公司28 分钟前
How to Design an Antenna System for an Industrial WiFi Module
数据库·人工智能
秋名山码民31 分钟前
AI 用过一次,下一次怎样做得更好?——拙见 AI OS 的自适应、自迭代与受控演化
人工智能
回眸&啤酒鸭43 分钟前
DeepSeek 大模型落地应用与价值实现指南
人工智能
怕浪猫1 小时前
LLM 面试必问的 8 个问题,答不上来直接淘汰
人工智能·python·面试
deepseek231 小时前
Lathoa 拆解:让 AI 故意出错比答对更难,反向出题 harness 的三重校验与共模失效困局
人工智能·大模型·可靠性工程
红海云1 小时前
AI抬高了职场的第一道门槛
人工智能