【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
还不秃顶的计科生10 小时前
具身智能论文学习8:Octo: An Open-Source Generalist Robot Policy
人工智能·深度学习·学习·机器学习·语言模型·vla·vlm
新知图书10 小时前
6.4 关键时刻:它自己修好了 Bug
人工智能·agent·ai agent·智能体
深海鱼在掘金10 小时前
深入浅出RAG——第7章:基础篇实战:文档问答机器人
人工智能·typescript·命令行
Jay805910 小时前
一文讲清楚 Epoch、Batch 和 Iteration 的区别
人工智能
深海鱼在掘金10 小时前
深入浅出RAG——第8章:RAG 的局限性及应对策略
人工智能·架构
lucas_AI11 小时前
1.2B 小模型赢过 235B 大模型:NaviDC-OCR 把文档解析卷明白了
人工智能·深度学习·算法
阿星AI工作室11 小时前
一文看懂爆火的 Graph Engineering,以及它和 Loop Engineering、Agent 循环到底啥关系
人工智能
小柯南敲键盘11 小时前
跨境电商图片翻译工具推荐:批量AI翻译+视频字幕+智能抠图
人工智能·python·音视频
王六米。11 小时前
武汉人工智能应用软件开发、企业AI智能体服务怎么排查
人工智能·武汉自动意志科技有限公司·智钳claw·ai漫剧生成·人工智能应用软件开发·企业ai智能体服务
AI多Agent协作实战派11 小时前
AI多Agent协作系统实战(四十):AI说“没有错误“,系统判了“测试失败“——一个正则的误判
数据库·人工智能