【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
程序员:钧念4 分钟前
深度学习与强化学习的区别
人工智能·python·深度学习·算法·transformer·rag
数据与后端架构提升之路35 分钟前
TeleTron 源码揭秘:如何用适配器模式“无缝魔改” Megatron-Core?
人工智能·python·适配器模式
Chef_Chen1 小时前
数据科学每日总结--Day44--机器学习
人工智能·机器学习
这张生成的图像能检测吗1 小时前
(论文速读)FR-IQA:面向广义图像质量评价:放松完美参考质量假设
人工智能·计算机视觉·图像增强·图像质量评估指标
KG_LLM图谱增强大模型2 小时前
本体论与知识图谱:揭示语义技术的核心差异
人工智能·知识图谱·本体论
JicasdC123asd2 小时前
黄瓜植株目标检测:YOLOv8结合Fasternet与BiFPN的高效改进方案
人工智能·yolo·目标检测
爱吃泡芙的小白白3 小时前
深入解析:2024年AI大模型核心算法与应用全景
人工智能·算法·大模型算法
小程故事多_803 小时前
攻克RAG系统最后一公里 图文混排PDF解析的挑战与实战方案
人工智能·架构·pdf·aigc
琅琊榜首20203 小时前
AI+编程双驱动:高质量短剧创作全流程指南
人工智能
Master_oid4 小时前
机器学习29:增强式学习(Deep Reinforcement Learning)④
人工智能·学习·机器学习