【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
蜗牛互联网几秒前
GPT-6 与 Intelligent UI:从回答到可审计操作的产品迁移
java·人工智能·后端
Sayai16 分钟前
ComfyUI 一键换衣 2.0:FLUX Fill 服装一致性工作流全模型清单与新版避坑指南(12G 显存实测跑通)
人工智能·aigc·flux·图生图·comfyui
半个落月16 分钟前
LangGraph.js 实战:从状态图到分支、循环、检查点与人工中断
javascript·人工智能·langchain
临床数据科学和人工智能兴趣组31 分钟前
正则表达式的基础语法的基本符号
开发语言·人工智能·python·正则表达式·r语言·r语言-4.2.1·workbudyy
王中阳Go35 分钟前
Go 后端转 AI:非科班怎么补?一张 3 列路线表(可保存)
开发语言·人工智能·后端·python·golang·大语言模型
IT_陈寒37 分钟前
Vite热更新失效?你可能也踩了这个坑
前端·人工智能·后端
桃西西呀1 小时前
LangGraph4j之一:客服请求分诊既要循环又要分流,我用 LangGraph4j 把控制流抽成了数据
人工智能·llm·ai编程
leizhen198408091 小时前
中国 AI 反超的临界点,与世界格局正在发生的三重变化(漫画)
人工智能
Rosanci1 小时前
AI 写完不等于能用:以“验收标准 + 仓库检查”为中心的 AI 编程质控流程
人工智能·ai 编程
众链网络1 小时前
Agent 的成本大头不在“写“,在“判断“:拆解专用决策模型的三层架构
java·开发语言·人工智能·微服务