ColwiseMul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 ColwiseMul算子实现。ColwiseMul(列方向复数乘法)算子实现了复数向量与矩阵每行的逐元素乘法运算是BLAS基础线性代数库中的扩展算子之一。该算子针对复数运算特性进行了优化高效完成向量与矩阵的列方向乘法操作。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├── colwise_mul │ ├── CMakeLists.txt // 编译工程文件 │ ├── README.md // 说明文档 │ └── colwise_mul_test.cpp // 算子调用样例算子描述算子功能ColwiseMul算子实现了复数向量与矩阵每行的逐元素乘法。对应的数学表达式为result[i, j] vec[i] * mat[i, j]vec是复数向量mat是复数矩阵result是输出复数矩阵复数乘法公式(a bi) * (c di) (ac - bd) (ad bc)i对应的接口为int aclblasColwiseMul(const float *mat, const float *vec, float *result, const int64_t m, const int64_t n, void *stream);参数colwise_mul 参数说明参数列表Param.Memoryin/out含义min矩阵的行数。nin矩阵的列数。matdevicein复数矩阵维度为 m × n存储为 2*m*n 个float。vecdevicein复数向量包含 m 个元素存储为 2*m 个float。resultdeviceout复数矩阵维度为 m × n存储为 2*m*n 个float。算子规格算子类型(OpType)ColwiseMul算子输入nameshapedata typeformatmatm × ncomplexNDvecmcomplexND算子输出resultm × ncomplexND核函数名colwise_mul_kernel算子实现将输入数据从mat和vec的GM地址分块搬运到UB进行复数乘法计算后再搬出到result所在的GM地址。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 --opscolwise_mul --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.【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
CANN ColwiseMul算子实现
发布时间：2026/6/1 7:34:23
ColwiseMul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 ColwiseMul算子实现。ColwiseMul(列方向复数乘法)算子实现了复数向量与矩阵每行的逐元素乘法运算是BLAS基础线性代数库中的扩展算子之一。该算子针对复数运算特性进行了优化高效完成向量与矩阵的列方向乘法操作。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├── colwise_mul │ ├── CMakeLists.txt // 编译工程文件 │ ├── README.md // 说明文档 │ └── colwise_mul_test.cpp // 算子调用样例算子描述算子功能ColwiseMul算子实现了复数向量与矩阵每行的逐元素乘法。对应的数学表达式为result[i, j] vec[i] * mat[i, j]vec是复数向量mat是复数矩阵result是输出复数矩阵复数乘法公式(a bi) * (c di) (ac - bd) (ad bc)i对应的接口为int aclblasColwiseMul(const float *mat, const float *vec, float *result, const int64_t m, const int64_t n, void *stream);参数colwise_mul 参数说明参数列表Param.Memoryin/out含义min矩阵的行数。nin矩阵的列数。matdevicein复数矩阵维度为 m × n存储为 2*m*n 个float。vecdevicein复数向量包含 m 个元素存储为 2*m 个float。resultdeviceout复数矩阵维度为 m × n存储为 2*m*n 个float。算子规格算子类型(OpType)ColwiseMul算子输入nameshapedata typeformatmatm × ncomplexNDvecmcomplexND算子输出resultm × ncomplexND核函数名colwise_mul_kernel算子实现将输入数据从mat和vec的GM地址分块搬运到UB进行复数乘法计算后再搬出到result所在的GM地址。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 --opscolwise_mul --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.【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
