CANN/pyasc矩阵乘法全迭代API

asc.language.adv.Matmul.iterate_all【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/pyascMatmul.iterate_all(tensor: BaseTensor, en_atomic: int 0, sync: bool True, en_sequential_write: bool | None None, wait_iterate_all: bool | None None, fake_msg: bool | None None) → None调用一次iterate_all会计算出singleCoreM * singleCoreN大小的C矩阵。对应的Ascend C函数原型template bool sync true __aicore__ inline void IterateAll(const GlobalTensorDstT gm, uint8_t enAtomic 0, bool enSequentialWrite false, bool waitIterateAll false, bool fakeMsg false)template bool sync true __aicore__ inline void IterateAll(const LocalTensorDstT ubCmatrix, uint8_t enAtomic 0)参数说明tensor: C矩阵类型为GlobalTensor或LocalTensor。en_atomic: 是否开启Atomic操作默认值为0。sync: 设置同步或者异步模式。en_sequential_write: 是否开启连续写模式仅支持输出到Global Memory场景。wait_iterate_all: 是否需要通过wait_iterate_all接口等待iterate_all执行结束仅支持异步输出到Global Memory场景。fake_msg: 仅在IBShare场景和IntraBlockPartSum场景使用仅在支持输出到Global Memory场景。约束说明传入的C矩阵地址空间大小需要保证不小于single_core_m * single_core_n个元素。调用示例asc.adv.register_matmul(pipe, workspace, mm, tiling) mm.set_tensor_a(gm_a) mm.set_tensor_b(gm_b) mm.set_bias(gm_bias) mm.iterate_all(gm_c)【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考