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thread_block_tile构造函数

【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

thread_block_tile不提供默认构造函数，可通过tiled_partition接口从另一个协作组中划分得到。

函数原型

template <unsigned int Size, typename ParentT> thread_block_tile<Size, ParentT> tiled_partition(const ParentT& g)

参数说明

表1参数说明

返回值说明

返回划分后当前线程所属的thread_block_tile组。

约束说明

• Size必须是$2^n$，并且必须小于等于32（warpSize），当前可选值范围：1、2、4、8、16、32。

调用示例

• SIMT编程场景：

  using namespace cooperative_groups; __global__ void simt_kernel(...) { ... thread_block block = this_thread_block(); thread_block_tile<32> tile32 = tiled_partition<32>(block); // 按照32个线程为一组划分thread_block auto tile32_auto = tiled_partition<32>(block); // 建议使用auto管理返回对象 thread_block_tile<4, thread_block> tile4 = tiled_partition<4>(block); // 按照4个线程为一组划分thread_block，对象类型中保留父组信息 ... }

• SIMD与SIMT混合编程场景：

  using namespace cooperative_groups; __simt_vf__ inline void simt_kernel(...) { ... thread_block block = this_thread_block(); thread_block_tile<32> tile32 = tiled_partition<32>(block); // 按照32个线程为一组划分thread_block auto tile32_auto = tiled_partition<32>(block); // 建议使用auto管理返回对象 thread_block_tile<4, thread_block> tile4 = tiled_partition<4>(block); // 按照4个线程为一组划分thread_block，对象类型中保留父组信息 ... }

【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