triton.language.xor_sum

1. OP 概述

简介：triton.language.xor_sum 计算输入tensor沿指定轴的异或和，返回异或操作结果。

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

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	沿着哪个维度进行异或和操作。如果为None，则对所有维度进行异或操作
keep_dims	bool	如果为True，保持被操作的维度为长度1

返回值： tensor：输入tensor沿指定轴的异或和，返回异或操作结果

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。

2.4 使用方法

以下示例实现了对2Dshape的tensor进行xor_sum运算：

@triton.jit
def triton_xorsum_2d(in_ptr0, out_ptr0, dim: tl.constexpr, M: tl.constexpr, N: tl.constexpr, MNUMEL: tl.constexpr,
                     NNUMEL: tl.constexpr):
    mblk_idx = tl.arange(0, MNUMEL)
    nblk_idx = tl.arange(0, NNUMEL)
    mmask = mblk_idx < M
    nmask = nblk_idx < N
    mask = (mmask[:, None]) & (nmask[None, :])
    idx = mblk_idx[:, None] * N + nblk_idx[None, :]
    x = tl.load(in_ptr0 + idx, mask=mask, other=-float('inf'))
    tmp4 = tl.xor_sum(x, axis=dim)
    if dim == 0:
        tl.store(out_ptr0 + tl.arange(0, N), tmp4, None)
    else:
        tl.store(out_ptr0 + tl.arange(0, M), tmp4, None)