LogicalOrs【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输入矢量内的每个元素与标量进行或操作。当输入矢量、标量的数据类型不是bool时零被视为False非零数据被视为True。接口中矢量与标量的顺序支持标量在前和标量在后两种场景其中标量支持配置为LocalTensor的单点元素。计算公式如下idx表示LocalTensor单点元素的位置系数函数原型template const LogicalOrsConfig config DEFAULT_LOGICAL_ORS_CONFIG, typename T, typename U, typename S __aicore__ inline void LogicalOrs(const LocalTensorT dst, const U src0, const S src1, const uint32_t count)参数说明表1模板参数说明参数名描述configLogicalOrs算法的相关配置。此参数可选配LogicalOrsConfig类型具体定义如下方代码所示其中参数的含义为isReuseSource该参数预留传入默认值false即可。scalarTensorIndex当标量为LocalTensor的单点元素时该参数用于指定标量作为或操作中的左操作数或右操作数0表示左操作数1默认值表示右操作数。T目的操作数的数据类型。支持的数据类型为bool。ULocalTensor类型或标量类型。根据输入参数src0自动推导类型开发者无需配置该参数保证src0满足数据类型的约束即可。支持的数据类型为bool、int8_t、uint8_t、int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float、int64_t、uint64_t。SLocalTensor类型或标量类型。根据输入参数src1自动推导类型开发者无需配置该参数保证src1满足数据类型的约束即可。支持的数据类型为bool、int8_t、uint8_t、int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float、int64_t、uint64_t。struct LogicalOrsConfig { bool isReuseSource; int8_t scalarTensorIndex; };表2接口参数说明参数名输入/输出描述dst输出目的操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。src0、src1输入源操作数。类型为标量或LocalTensor类型为LocalTensor时可以为矢量操作数或标量单点元素支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。count输入参与计算的元素个数。返回值说明无约束说明本接口或操作的左操作数及右操作数中必须有一个为矢量当前不支持左右操作数同时为标量。当传入LocalTensor的单点数据作为标量时scalarTensorIndex参数需要传入编译期已知的常量如果传入变量则需要将该变量声明为constexpr。不支持源操作数与目的操作数地址重叠。操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。调用示例AscendC::LocalTensorbool dst; AscendC::LocalTensorhalf src0, src1; uint32_t count 512; // 参与计算的元素个数 // 标量在后 AscendC::LogicalOrs(dst, src0, src1, count); // 标量在前 static constexpr AscendC::LogicalOrsConfig config {false, 0}; AscendC::LogicalOrsconfig(dst, src0, src1, count);结果示例如下// 标量在后 输入数据src0: [1, 2, 0, -1, -2, 0, 3, 4, 0, -3, -4, 0, 5, 6, 0, -5, -6, 0, ... 0] 输入数据src1: [0.0000] 输出数据dst: [ True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, ... False] // 标量在前 输入数据src1: [1, 2, 0, -1, -2, 0, 3, 4, 0, -3, -4, 0, 5, 6, 0, -5, -6, 0, ... 0] 输入数据src0: [0.0000] 输出数据dst: [ True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, ... False]【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
LogicalOrs【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输入矢量内的每个元素与标量进行或操作。当输入矢量、标量的数据类型不是bool时零被视为False非零数据被视为True。接口中矢量与标量的顺序支持标量在前和标量在后两种场景其中标量支持配置为LocalTensor的单点元素。计算公式如下idx表示LocalTensor单点元素的位置系数函数原型template const LogicalOrsConfig config DEFAULT_LOGICAL_ORS_CONFIG, typename T, typename U, typename S __aicore__ inline void LogicalOrs(const LocalTensorT dst, const U src0, const S src1, const uint32_t count)参数说明表1模板参数说明参数名描述configLogicalOrs算法的相关配置。此参数可选配LogicalOrsConfig类型具体定义如下方代码所示其中参数的含义为isReuseSource该参数预留传入默认值false即可。scalarTensorIndex当标量为LocalTensor的单点元素时该参数用于指定标量作为或操作中的左操作数或右操作数0表示左操作数1默认值表示右操作数。T目的操作数的数据类型。支持的数据类型为bool。ULocalTensor类型或标量类型。根据输入参数src0自动推导类型开发者无需配置该参数保证src0满足数据类型的约束即可。支持的数据类型为bool、int8_t、uint8_t、int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float、int64_t、uint64_t。SLocalTensor类型或标量类型。根据输入参数src1自动推导类型开发者无需配置该参数保证src1满足数据类型的约束即可。支持的数据类型为bool、int8_t、uint8_t、int16_t、uint16_t、half、bfloat16_t、int32_t、uint32_t、float、int64_t、uint64_t。struct LogicalOrsConfig { bool isReuseSource; int8_t scalarTensorIndex; };表2接口参数说明参数名输入/输出描述dst输出目的操作数。类型为LocalTensor支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。src0、src1输入源操作数。类型为标量或LocalTensor类型为LocalTensor时可以为矢量操作数或标量单点元素支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。count输入参与计算的元素个数。返回值说明无约束说明本接口或操作的左操作数及右操作数中必须有一个为矢量当前不支持左右操作数同时为标量。当传入LocalTensor的单点数据作为标量时scalarTensorIndex参数需要传入编译期已知的常量如果传入变量则需要将该变量声明为constexpr。不支持源操作数与目的操作数地址重叠。操作数地址对齐要求请参见通用地址对齐约束。调用示例AscendC::LocalTensorbool dst; AscendC::LocalTensorhalf src0, src1; uint32_t count 512; // 参与计算的元素个数 // 标量在后 AscendC::LogicalOrs(dst, src0, src1, count); // 标量在前 static constexpr AscendC::LogicalOrsConfig config {false, 0}; AscendC::LogicalOrsconfig(dst, src0, src1, count);结果示例如下// 标量在后 输入数据src0: [1, 2, 0, -1, -2, 0, 3, 4, 0, -3, -4, 0, 5, 6, 0, -5, -6, 0, ... 0] 输入数据src1: [0.0000] 输出数据dst: [ True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, ... False] // 标量在前 输入数据src1: [1, 2, 0, -1, -2, 0, 3, 4, 0, -3, -4, 0, 5, 6, 0, -5, -6, 0, ... 0] 输入数据src0: [0.0000] 输出数据dst: [ True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, True, True, False, ... False]【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
