【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
深视智能科技19 分钟前
AIR 系列:极端环境下的高速成像方案
人工智能·科技·相机
HyperAI超神经22 分钟前
基于2.5万临床数据,斯坦福大学发布首个原生3D腹部CT视觉语言模型,Merlin在752类任务中全面领先
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·3d·语言模型·cpu
飞Link24 分钟前
具身智能:从大脑到四肢,AI跨越物理世界的全景指南
人工智能·机器人
KKKlucifer30 分钟前
数据资产化背景下的分类分级技术架构设计
人工智能·安全·重构
蓝绿色~菠菜32 分钟前
Multi-Agent 架构全景:10 种协作模式深度解析
人工智能·架构
智算菩萨39 分钟前
ChatGPT 5.4在英语学习中的应用:经典专四英语散文《Spring Thaw》赏析
人工智能·学习·ai·chatgpt·机器翻译
balmtv40 分钟前
GPT-4o推理能力深度拆解:统一多模态与端到端推理的架构革命
人工智能·架构
JFSJFX41 分钟前
2026 AI手机元年:从“功能辅助”到“个人智能体”的彻底蜕变
人工智能·智能手机
码路高手1 小时前
Trae-Agent中的llm核心交互逻辑
人工智能
码路高手1 小时前
Trae-Agent中的记忆(Memory)机制实现
人工智能