CANN/ops-blas Cdot算子实现
Cdot算子实现【免费下载链接】ops-blas本项目是CANN提供的高性能线性代数计算以及轻量化GEMM调用算子库。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-blas概述BLAS Cdot算子实现。Cdot(Complex Dot Product)算子实现了两个复数向量的点积运算是BLAS基础线性代数库中的核心算子之一。该算子支持共轭复数点积运算广泛应用于信号处理、量子计算和线性代数等领域。支持的产品Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品目录结构介绍├── cdot │ ├── CMakeLists.txt // 编译工程文件 │ ├── README.md // 说明文档 │ └── cdot_test.cpp // 算子调用样例算子描述算子功能cdot算子实现了两个复数向量的点积运算。对应的数学表达式为result x · y Σ(x[i] * conj(y[i])) (如果isConj1) result x · y Σ(x[i] * y[i]) (如果isConj0)其中x和y是复数向量conj表示共轭操作。复数乘法公式(a bi) * (c di) (ac - bd) (ad bc)i对应的接口为int aclblasCdot(const float *x, const float *y, float *result, const uint32_t n, const uint32_t isConj, void *stream);参数cdot 参数说明参数列表Param.Memoryin/out含义nin复数向量的元素个数。xdevicein复数向量包含 2*n 个float元素实部和虚部交替存储。ydevicein复数向量包含 2*n 个float元素实部和虚部交替存储。isConjin是否对x进行共轭操作。1表示共轭0表示不共轭。resultdeviceout复数结果包含 2 个float元素实部和虚部。算子规格算子类型(OpType)Cdot算子输入nameshapedata typeformatx2 * NfloatNDy2 * NfloatND算子输出result2floatND核函数名cdot_kernel算子实现数据搬运将输入数据从x和y的GM地址分块搬运到UB复数分离使用vreducev2指令将复数的实部和虚部分离共轭处理如果isConj1对x的虚部取反复数乘法计算(x_real x_imagi) * (y_real y_imagi)累加归约使用cadd_v指令对所有结果进行累加多核归约所有核心的结果汇总到core 0得到最终结果关键优化使用vreducev2向量化指令进行复数分离避免标量循环使用cadd_v向量化指令进行累加归约提升性能采用ping-pong流水线实现数据搬运和计算的重叠支持多核并行计算提升大规模数据处理能力调用实现使用内核调用符调用核函数。编译运行在本样例根目录下执行如下步骤编译并执行算子。配置环境变量请根据当前环境上CANN开发套件包的安装方式选择对应配置环境变量的命令。默认路径root用户安装CANN软件包source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh默认路径非root用户安装CANN软件包source $HOME/Ascend/cann/set_env.sh指定路径install_path安装CANN软件包source ${install_path}/cann/set_env.sh样例执行bash build.sh --opscdot --run # --ops算子名 --run可选参数执行测试样例执行结果如下说明精度对比成功。[Success] Case accuracy is verification passed.算子特性性能特性向量化计算使用底层向量化指令vreducev2、cadd_v实现高性能计算流水线并行采用ping-pong双缓冲技术实现数据搬运和计算的重叠多核并行支持多核并行计算自动分配计算任务数据布局输入向量复数以实部和虚部交替存储的方式排列x [x0_real, x0_imag, x1_real, x1_imag, ..., xn_real, xn_imag]y [y0_real, y0_imag, y1_real, y1_imag, ..., yn_real, yn_imag]输出结果复数结果以实部和虚部连续存储result [result_real, result_imag]精度要求相对误差 1e-5【免费下载链接】ops-blas本项目是CANN提供的高性能线性代数计算以及轻量化GEMM调用算子库。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-blas创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考