【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
cute_ming15 小时前
LangGraph入门:LCEL详解
人工智能·机器学习·transformer·知识图谱
草莓熊Lotso16 小时前
Qt 进阶核心:UI 开发 + 项目解析 + 内存管理实战(从 Hello World 到对象树)
运维·开发语言·c++·人工智能·qt·ui·智能手机
Light6020 小时前
智链全球,韧性履约:AI赋能新一代海外EPC/EPCM项目管理解决方案
人工智能·数字孪生·风险管理·ai赋能·海外epc/epcm·智慧项目管理·协同增效
棒棒的皮皮1 天前
【深度学习】YOLO核心原理介绍
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉
2501_941804321 天前
从单机消息队列到分布式高可用消息中间件体系落地的互联网系统工程实践随笔与多语言语法思考
人工智能·memcached
mantch1 天前
个人 LLM 接口服务项目:一个简洁的 AI 入口
人工智能·python·llm
档案宝档案管理1 天前
档案宝自动化档案管理,从采集、整理到归档、利用,一步到位
大数据·数据库·人工智能·档案·档案管理
wenzhangli71 天前
Ooder A2UI 框架中的矢量图形全面指南
人工智能
躺柒1 天前
读共生:4.0时代的人机关系07工作者
人工智能·ai·自动化·人机交互·人机对话·人机关系
码丽莲梦露1 天前
ICLR2025年与运筹优化相关文章
人工智能·运筹优化