Div【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产品支持情况产品是否支持Ascend 950PR/Ascend 950DT√Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品xAtlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品xAtlas 200I/500 A2 推理产品xAtlas 推理系列产品 AI CorexAtlas 推理系列产品 Vector CorexAtlas 训练系列产品x功能说明根据mask对输入数据srcReg0、srcReg1执行按元素相除操作将结果写入dstReg。计算公式如下函数原型template typename T DefaultType, auto mode MaskMergeMode::ZEROING, typename U __simd_callee__ inline void Div(U dstReg, U srcReg0, U srcReg1, MaskReg mask)参数说明表 1模板参数说明参数名描述T操作数数据类型。Ascend 950PR/Ascend 950DT支持的数据类型为uint16_t、int16_t、half、uint32_t、int32_t、float、complex32、int64_t、uint64_t、complex64。mode可配置为MaskMergeMode的枚举或DivSpecificMode的结构体指针。配置MaskMergeMode选择MERGING模式或ZEROING模式。ZEROINGmask未筛选的元素在dstReg中置零。MERGING, 暂不支持。配置DivSpecificModeenum class DivAlgo { INTRINSIC 0, DIFF_COMPENSATION, PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE, PRECISION_0ULP_FTZ_TRUE, PRECISION_0ULP_FTZ_FALSE, PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE }; struct DivSpecificMode { MaskMergeMode mrgMode MaskMergeMode::ZEROING, bool precisionMode false; DivAlgo algo DivAlgo::INTRINSIC; };当precisionMode为true时使能更高精度的Div计算使用差值补偿算法得出结果最大精度误差为0 ulp。目前只针对float数据类型生效。algo用于配置Subnormal模式。DivAlgo::INTRINSIC、DivAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE使用单指令计算得出结果最大精度误差为1 ulp。DivAlgo::DIFF_COMPENSATION、DivAlgo::PRECISION_0ULP_FTZ_TRUE使用差值补偿算法得出结果最大精度误差为0 ulp。目前该算法支持float、complex64数据类型。DivAlgo::PRECISION_0ULP_FTZ_FALSE支持Subnormal数据计算使用差值补偿算法得出结果最大精度误差为0 ulp。目前该算法支持float数据类型。DivAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE支持Subnormal数据计算使用单指令计算得出结果最大精度误差为1 ulp。目前该算法支持half、float数据类型。U目的操作数的RegTensor类型例如RegTensorhalf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。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。数据类型需要与目的操作数保持一致。mask输入源操作数元素操作的有效指示详细说明请参考MaskReg。返回值说明无约束说明无调用示例templatetypename T __simd_vf__ inline void DivVF(__ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* src0Addr, __ubuf__ T* src1Addr, uint32_t count, uint32_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes) { AscendC::Reg::RegTensorT srcReg0; AscendC::Reg::RegTensorT srcReg1; AscendC::Reg::RegTensorT dstReg; AscendC::Reg::MaskReg mask; // 高精度模式 // static constexpr AscendC::Reg::DivSpecificMode mode {AscendC::Reg::MaskMergeMode::ZEROING, true}; // Subnormal模式 // static constexpr AscendC::Reg::DivSpecificMode mode {AscendC::Reg::MaskMergeMode::ZEROING, true, DivAlgo::PRECISION_0ULP_FTZ_FALSE}; for (uint16_t i 0; i repeatTimes; i) { mask AscendC::Reg::UpdateMaskT(count); AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg0, src0Addr i * oneRepeatSize); AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg1, src1Addr i * oneRepeatSize); AscendC::Reg::Div(dstReg, srcReg0, srcReg1, mask); // 高精度模式/Subnormal模式 // AscendC::Reg::DivT, mode(dstReg, srcReg0, srcReg1, mask); AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr i * oneRepeatSize, dstReg, mask); } }【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
CANN/asc-devkit Div除法函数文档
Div【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产品支持情况产品是否支持Ascend 950PR/Ascend 950DT√Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品xAtlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品xAtlas 200I/500 A2 推理产品xAtlas 推理系列产品 AI CorexAtlas 推理系列产品 Vector CorexAtlas 训练系列产品x功能说明根据mask对输入数据srcReg0、srcReg1执行按元素相除操作将结果写入dstReg。计算公式如下函数原型template typename T DefaultType, auto mode MaskMergeMode::ZEROING, typename U __simd_callee__ inline void Div(U dstReg, U srcReg0, U srcReg1, MaskReg mask)参数说明表 1模板参数说明参数名描述T操作数数据类型。Ascend 950PR/Ascend 950DT支持的数据类型为uint16_t、int16_t、half、uint32_t、int32_t、float、complex32、int64_t、uint64_t、complex64。mode可配置为MaskMergeMode的枚举或DivSpecificMode的结构体指针。配置MaskMergeMode选择MERGING模式或ZEROING模式。ZEROINGmask未筛选的元素在dstReg中置零。MERGING, 暂不支持。配置DivSpecificModeenum class DivAlgo { INTRINSIC 0, DIFF_COMPENSATION, PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE, PRECISION_0ULP_FTZ_TRUE, PRECISION_0ULP_FTZ_FALSE, PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE }; struct DivSpecificMode { MaskMergeMode mrgMode MaskMergeMode::ZEROING, bool precisionMode false; DivAlgo algo DivAlgo::INTRINSIC; };当precisionMode为true时使能更高精度的Div计算使用差值补偿算法得出结果最大精度误差为0 ulp。目前只针对float数据类型生效。algo用于配置Subnormal模式。DivAlgo::INTRINSIC、DivAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_TRUE使用单指令计算得出结果最大精度误差为1 ulp。DivAlgo::DIFF_COMPENSATION、DivAlgo::PRECISION_0ULP_FTZ_TRUE使用差值补偿算法得出结果最大精度误差为0 ulp。目前该算法支持float、complex64数据类型。DivAlgo::PRECISION_0ULP_FTZ_FALSE支持Subnormal数据计算使用差值补偿算法得出结果最大精度误差为0 ulp。目前该算法支持float数据类型。DivAlgo::PRECISION_1ULP_FTZ_FALSE支持Subnormal数据计算使用单指令计算得出结果最大精度误差为1 ulp。目前该算法支持half、float数据类型。U目的操作数的RegTensor类型例如RegTensorhalf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。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。数据类型需要与目的操作数保持一致。mask输入源操作数元素操作的有效指示详细说明请参考MaskReg。返回值说明无约束说明无调用示例templatetypename T __simd_vf__ inline void DivVF(__ubuf__ T* dstAddr, __ubuf__ T* src0Addr, __ubuf__ T* src1Addr, uint32_t count, uint32_t oneRepeatSize, uint16_t repeatTimes) { AscendC::Reg::RegTensorT srcReg0; AscendC::Reg::RegTensorT srcReg1; AscendC::Reg::RegTensorT dstReg; AscendC::Reg::MaskReg mask; // 高精度模式 // static constexpr AscendC::Reg::DivSpecificMode mode {AscendC::Reg::MaskMergeMode::ZEROING, true}; // Subnormal模式 // static constexpr AscendC::Reg::DivSpecificMode mode {AscendC::Reg::MaskMergeMode::ZEROING, true, DivAlgo::PRECISION_0ULP_FTZ_FALSE}; for (uint16_t i 0; i repeatTimes; i) { mask AscendC::Reg::UpdateMaskT(count); AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg0, src0Addr i * oneRepeatSize); AscendC::Reg::LoadAlign(srcReg1, src1Addr i * oneRepeatSize); AscendC::Reg::Div(dstReg, srcReg0, srcReg1, mask); // 高精度模式/Subnormal模式 // AscendC::Reg::DivT, mode(dstReg, srcReg0, srcReg1, mask); AscendC::Reg::StoreAlign(dstAddr i * oneRepeatSize, dstReg, mask); } }【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
