新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

CANN/asc-devkit:Ascend C SIMD API寄存器左移操作

发布时间:2026/11/4 6:09:59来源:尧图网络
CANN/asc-devkit:Ascend C SIMD API寄存器左移操作
# ShiftLeft【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言原生支持C和C标准规范主要由类库和语言扩展层构成提供多层级API满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit产品支持情况Ascend 950PR/Ascend 950DT支持Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品不支持Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品不支持Atlas 200I/500 A2 推理产品不支持Atlas 推理系列产品 AI Core不支持Atlas 推理系列产品 Vector Core不支持Atlas 训练系列产品不支持功能说明头文件路径为basic_api/reg_compute/kernel_reg_compute_vec_binary_intf.h。ShiftLeft指令根据mask对源操作数srcReg0按照srcReg1对应元素进行左移操作将结果写入目的操作数dstReg。根据源操作数的数据类型左移操作分为以下两种情况数据类型为无符号类型执行逻辑左移。逻辑左移会将二进制数整体向左移动指定的位数最高位被丢弃最低位用0填充。例如二进制数1010101010101010uint16_t类型逻辑左移1位后结果为0101010101010100。数据类型为有符号类型执行算术左移。算术左移会将二进制数整体向左移动指定的位数次高位被丢弃最低位用0填充。例如二进制数1010101010101010int16_t类型算术左移1位后结果为1101010101010100算术左移3位后结果为1101010101010000。$$ dstReg_i srcReg0_i \ll srcReg1_i $$函数原型template typename T DefaultType, typename U DefaultType, MaskMergeMode mode MaskMergeMode::ZEROING, typename S, typename V __simd_callee__ inline void ShiftLeft(S dstReg, S srcReg0, V srcReg1, MaskReg mask)参数说明表1模板参数说明参数名描述T源操作数数据类型。U左移参数数据类型。modeMaskMergeMode枚举类型。选择MERGING模式或ZEROING模式。• ZEROING模式下mask未筛选的元素在dstReg中置零。• MERGING模式当前不支持。S目的操作数和源操作数的RegTensor类型例如RegTensoruint32_t由编译器自动推导用户不需要填写。V左移参数的RegTensor类型例如RegTensorint32_t由编译器自动推导用户不需要填写。表2参数说明参数名输入/输出描述dstReg输出目的操作数。类型为RegTensor。srcReg0输入源操作数。类型为RegTensor。源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。srcReg1输入源操作数。类型为RegTensor。不支持设置为负数负数行为未定义。mask输入源操作数元素操作的有效指示详细说明请参考MaskReg。返回值说明无数据类型表3数据类型支持情况dstRegsrcReg0srcReg1int8_tint8_tint8_tuint8_tuint8_tint8_tint16_tint16_tint16_tuint16_tuint16_tint16_tint32_tint32_tint32_tuint32_tuint32_tint32_tint64_tint64_tint64_tuint64_tuint64_tint64_t约束说明对于逻辑位移无符号数据类型如果位移量srcReg1大于数据类型位宽则输出为0。对于算术位移有符号数据类型如果位移量大于数据类型位宽则输出0。srcReg1不支持设置为负数负数行为未定义。调用示例// 示例对src0Addr中的数据按src1Addr对应元素的值进行左移结果写入dstAddr // 输入src0Addr指向待移位的数据如uint16_t类型[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1, 2, 9, 3, 4, 6, 5, 7, ...] // src1Addr指向每个元素左移的位数如int16_t类型[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 1, ...] // 输出dstAddr存储左移结果如[2, 8, 24, 64, 10, 24, 56, 128, 4, 16, 18, 12, 32, 12, 20, 14, ...]即112, 228, 3324, 4464... templatetypename T, typename U __simd_vf__ inline void ShiftLeftVF(__ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* src0Addr, __ubuf__ U* src1Addr, uint32_t count, uint32_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes) { AscendC::Reg::RegTensorT srcReg0; // 源操作数待移位的数据 AscendC::Reg::RegTensorU srcReg1; // 源操作数每个元素左移的位数 AscendC::Reg::RegTensorT dstReg; // 目的操作数存储左移结果 AscendC::Reg::MaskReg mask; for (uint16_t i 0; i repeatTimes; i) { mask AscendC::Reg::UpdateMaskT(count); // 根据实际元素个数更新mask AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg0, src0Addr i * oneRepeatSize); // 加载待移位的数据 AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg1, src1Addr i * oneRepeatSize); // 加载每个元素左移的位数 AscendC::Reg::ShiftLeft(dstReg, srcReg0, srcReg1, mask); // 执行左移dstReg[i] srcReg0[i] srcReg1[i] AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr i * oneRepeatSize, dstReg, mask); // 将左移结果存回dstAddr } }【免费下载链接】asc-devkit本项目是CANN 推出的昇腾AI处理器专用的算子程序开发语言原生支持C和C标准规范主要由类库和语言扩展层构成提供多层级API满足多维场景算子开发诉求。项目地址: https://gitcode.com/cann/asc-devkit创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/3 7:07:39

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/3 12:09:35

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/3 12:09:38

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/3 12:09:41

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/4 1:25:31

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/4 3:51:11

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉