asc.language.adv.concat

【免费下载链接】pyasc本项目为Python用户提供算子编程接口，支持在昇腾AI处理器上加速计算，接口与Ascend C一一对应并遵守Python原生语法。项目地址: https://gitcode.com/cann/pyasc

asc.language.adv.concat(dst: LocalTensor, src: LocalTensor, tmp: LocalTensor, repeat_time: int) → None

对数据进行预处理，将要排序的源操作数src一一对应的合入目标数据concat中，数据预处理完后，可以进行Sort。

对应的Ascend C函数原型

template <typename T> __aicore__ inline void Concat(LocalTensor<T> &concat, const LocalTensor<T> &src, const LocalTensor<T> &tmp, const int32_t repeatTime)

参数说明

• dst：目的操作数。
• src：源操作数。
• tmp：输入，临时空间，用于接口内部复杂计算的中间存储。数据类型与src一致。
• repeat_time：输入，重复迭代次数，每次迭代处理16个元素，下次迭代跳至相邻的下一组16个元素。取值范围：[0, 255]。

约束说明

• 操作数地址对齐要求请参见 《Ascend C算子开发接口》 中的“通用说明和约束-通用地址对齐约束”。

调用示例

concat_local = asc.LocalTensor(dtype=asc.float16, pos=asc.TPosition.VECOUT, addr=0, tile_size=128) value_local = asc.LocalTensor(dtype=asc.float16, pos=asc.TPosition.VECIN, addr=0, tile_size=128) concat_tmp_local = asc.LocalTensor(dtype=asc.float16, pos=asc.TPosition.VECIN, addr=0, tile_size=256) asc.concat(dst=concat_local, src=value_local, tmp=concat_tmp_local, repeat_time=8)

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