【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
To_OC6 小时前
大模型蒸馏是啥?说白了就是大厨带徒弟的学问
人工智能·llm·agent
新手来了@click6 小时前
JAVA+AI 简化开发操作|文章被 AI Agent 技术社区收录分享
人工智能
GuWenyue7 小时前
Cursor黑盒拆解!1套LangChain.js手写Mini编程Agent,自动生成React项目,效率提升60%
前端·数据库·人工智能
GuWenyue7 小时前
传统Agent工具两大痛点!300行代码落地MCP跨语言工具,彻底解耦LLM与工具
前端·人工智能·算法
老云讲算力市场7 小时前
WAIC首日观察:国产算力与机器人加速落地,奇点算力迎来产业新机遇
人工智能·科技
糖果店的幽灵7 小时前
【DeepAgents 从入门到精通】Context Management 上下文管理
java·人工智能·后端·spring·中间件·langgraph·deepagents
小林ixn7 小时前
大模型随机说话的秘密:Temperature 和 Top K 深度解析,LangChain 实战调优
人工智能·langchain
ALINX技术博客7 小时前
ALINX 亮相 2026 WAIC 世界人工智能大会,展示 AI 视觉 FPGA+GPU 异构计算与电子后视镜解决方案
人工智能·ai·fpga·世界人工智能大会·电子后视镜
程序员老猫8 小时前
当 AI 能写 80% 的代码时,后端工程师的核心价值还剩什么?
人工智能
想会飞的蒲公英8 小时前
计算机怎样读取中文文本:编码、清洗与标准化
人工智能·python·自然语言处理