triton.language.sum

1. OP 概述

简介：triton.language.sum 计算输入tensor沿指定轴的元素和，返回求和结果。

triton.language.sum(input, axis=None, keep_dims=False)

版本差异说明

dtype 参数为社区 Triton 3.5.0 引入的功能。当前发布的 Triton-Ascend 基于社区 Triton 3.2.0 开发，没有dtype 参数。后续升级至社区 Triton 3.5.0 版本时，将完整支持 dtype 参数的功能。

2. OP 规格

2.1 参数说明

参数名	类型	说明
input	Tensor	输入tensor
axis	int 或 None	沿着哪个维度进行求和操作。如果为None，则对所有维度求和
keep_dims	bool	如果为True，保持被求和的维度为长度1

返回值： tensor：计算输入tensor沿指定轴的元素和，返回求和结果。

2.2 支持规格

2.2.1 DataType 支持

	uint8	int8	uint16	int16	uint32	int32	uint64	int64	fp16	fp32	bf16	bool/int1
Ascend A2/A3	✓	✓	×	✓	×	✓	×	✓	✓	✓	✓	✓
GPU支持	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓

2.2.2 Shape 支持

结论：在 Shape 方面，GPU 与 Ascend 平台无差异。

2.3 特殊限制说明

相对社区能力缺失且无法实现 keep_dims=True需要测试更多规格，来确定是否全面支持。目前已测3D dim=2情况下，支持 keep_dims=True。

dtype 参数当前版本暂未支持。社区 Triton 3.5.0 中，dtype 参数用于控制求和运算的累加数据类型：未指定时，位宽小于 32 的整数类型会自动提升为 int32/uint32 以避免溢出；显式指定时，输入会先转换为指定类型再执行求和。当前 Triton-Ascend 基于社区 Triton 3.2.0，该类型提升逻辑尚未支持，将在后续升级至 3.5.0 版本时完整支持。

2.4 使用方法

以下示例实现了对2Dshape的tensor进行sum运算：

@triton.jit
def tt_sum_2d(in_ptr, out_ptr,
              xnumel: tl.constexpr, ynumel: tl.constexpr, znumel: tl.constexpr,
              XB: tl.constexpr, YB: tl.constexpr, ZB: tl.constexpr, dim: tl.constexpr):
    xoffs = tl.program_id(0) * XB
    yoffs = tl.program_id(1) * YB
    xidx = tl.arange(0, XB) + xoffs
    yidx = tl.arange(0, YB) + yoffs
    idx = xidx[:, None] * ynumel + yidx[None, :]

    x = tl.load(in_ptr + idx)
    ret = tl.sum(x, dim)

    if dim == 0:
        oidx = yidx
    else:
        oidx = xidx
    tl.store(out_ptr + oidx, ret)