triton.language.tensor.logical_and

1. OP 概述

简介：用于对两个张量进行逐元素逻辑与运算

x.logical_and(y)

作为tensor的成员函数调用, 如x0.logical_and(x1)。

2. OP 规格

2.1 参数说明

参数名	类型	说明
input	tensor	张量数据, 左操作数, 代表要进行比较的主数据
other	tensor	张量数据, 右操作数, 与input逐元素进行逻辑与
_builder	-	保留参数，暂不支持外部调用

返回值： tl.tensor：同input的shape的张量

2.2 支持规格

2.2.1 DataType 支持

	int8	int16	int32	uint8	uint16	uint32	uint64	int64	fp16	fp32	fp64	bf16	bool
GPU	×	×	×	×	×	×	×	×	×	×	×	×	√
Ascend A2/A3	√	√	√	√	√	√	√	√	√	√	×	√	√

结论：在 DataType 方面, Ascend相比GPU额外增加了对整型、浮点型（除fp64, fp8）的支持。

2.2.2 Shape 支持

	支持维度范围
GPU	无限制
Ascend A2/A3	无限制

结论：在 Shape 方面, GPU 与 Ascend 平台无差异。

2.3 特殊限制说明

相对社区能力暂不支持

无。

2.4 使用方法

以下示例实现了对三维张量x0、x1做逻辑与运算：

@triton.jit
def triton_logical_and_3d(in_ptr0, in_ptr1, out_ptr0, XB, YB, ZB, L: tl.constexpr, M: tl.constexpr, N: tl.constexpr):
    lblk_idx = tl.arange(0, L) + tl.program_id(0) * XB
    mblk_idx = tl.arange(0, M) + tl.program_id(1) * YB
    nblk_idx = tl.arange(0, N) + tl.program_id(2) * ZB
    idx = lblk_idx[:, None, None] * N * M + mblk_idx[None, :, None] * N + nblk_idx[None, None, :]
    x0 = tl.load(in_ptr0 + idx)
    x1 = tl.load(in_ptr1 + idx)
    ret = x0.logical_and(x1)
    odx = lblk_idx[:, None, None] * N * M + mblk_idx[None, :, None] * N + nblk_idx[None, None, :]
    tl.store(out_ptr0 + odx, ret)