【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
微学AI5 小时前
从历史曲线到提前预警:TimechoAI 的时序预测与业务落地实践
人工智能·算法
玫瑰互动GEO5 小时前
通义千问GEO优化占位工程化:结构化事实+场景内容+可引用卖点,接住导购推荐
人工智能·ai·gem·geo优化·gem优化
sel_95 小时前
论文阅读笔记:Learning Multimodal Embeddings with Evidence-Aligned Readout
人工智能·深度学习
霍格沃兹测试学院-小舟畅学5 小时前
Playwright MCP:AI Agent 驱动 Web 自动化测试的架构与执行机制
前端·人工智能·架构
thinking_talk5 小时前
开源AI记忆框架选型与对比
人工智能·开源·ai记忆
达之云*驭影5 小时前
用AI给视频一键更换文案、字幕与配音,需要哪些技术?
人工智能·音视频
打工仔折腾 AI5 小时前
Qt网络编程实战:UDP、TCP到HTTP的落地经验与选型
网络·人工智能·后端·python·qt·udp·ai agent 实战
打工仔折腾 AI5 小时前
SQL 编辑器不是高级记事本:KStudio 与 KSQL Developer 的建表与增删改查手法
数据库·人工智能·后端·python·sql·编辑器·ai agent 实战
阿阿阿安5 小时前
Agent 智能体开发(三)Agent 自定义框架搭建
人工智能·ai·agent
AI创界者6 小时前
进阶实战:AsyncIO 异步环境下的装饰器与代理模式演进
人工智能·aigc