CANN/asc-devkit: __hdivx2函数文档

__hdivx2

【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

计算两个bfloat16x2_t类型数据各分量的相除结果,并遵循CAST_RINT模式对结果进行舍入。

函数原型

bfloat16x2_t __hdivx2(const bfloat16x2_t x, const bfloat16x2_t y)

参数说明

表1参数说明

参数名输入/输出描述
x输入源操作数。
y输入源操作数。

返回值说明

输入数据各分量相除的结果。相除的分量x和y满足:

x分量值y分量值非饱和模式返回值饱和模式返回值
±0±0nan0
有限值±0±inf(符号由x和y的符号异或决定)±ASCRT_MAX_NORMAL_BF16
±inf±infnan0
x,y任意一个为nannan0
±inf±0±inf±ASCRT_MAX_NORMAL_BF16
±inf有限值±inf(符号由x和y的符号异或决定)±ASCRT_MAX_NORMAL_BF16
有限值±inf±0(符号由x和y的符号异或决定)±0
ASCRT_MAX_NORMAL_BF16<1.0infASCRT_MAX_NORMAL_BF16

约束说明

针对Ascend 950PR/Ascend 950DT,本接口不支持Subnormal场景:处于Subnormal范围内的输入和输出值,都会被刷新为保留符号的0。

需要包含的头文件

使用该接口需要包含"simt_api/asc_bf16.h"头文件。

#include "simt_api/asc_bf16.h"

调用示例

  • SIMT编程场景:

    // 使用短向量可提升数据搬运效率 __global__ __launch_bounds__(1024) void simt_hdivx2(bfloat16_t* x, bfloat16_t* y, bfloat16_t* dst, uint32_t input_total_length) { uint32_t idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // 每个线程处理1个bfloat16x2_t类型的数据,即2个bfloat16_t类型的数据,因此idx >= input_total_length / 2的线程不处理数据 if (idx >= input_total_length / 2) { return; } bfloat16x2_t* input1 = (bfloat16x2_t*)x; bfloat16x2_t* input2 = (bfloat16x2_t*)y; bfloat16x2_t* out = (bfloat16x2_t*)dst; out[idx] = __hdivx2(input1[idx], input2[idx]); }
  • SIMD与SIMT混合编程场景:

    // 使用短向量可提升数据搬运效率 __simt_vf__ __launch_bounds__(1024) inline void simt_hdivx2(__gm__ bfloat16x2_t* x, __gm__ bfloat16x2_t* y, __gm__ bfloat16x2_t* dst, uint32_t input_total_length) { uint32_t idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; // 每个线程处理1个bfloat16x2_t类型的数据,即2个bfloat16_t类型的数据,因此idx >= input_total_length / 2的线程不处理数据 if (idx >= input_total_length / 2) { return; } dst[idx] = __hdivx2(x[idx], y[idx]); } __global__ __vector__ void compute_kernel(__gm__ bfloat16_t* x, __gm__ bfloat16_t* y, __gm__ bfloat16_t* dst, uint32_t input_total_length) { asc_vf_call<simt_hdivx2>(dim3(1024), (__gm__ bfloat16x2_t*)x, (__gm__ bfloat16x2_t*)y, (__gm__ bfloat16x2_t*)dst, input_total_length); }

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考