triton.language.minimum

1. 函数概述

简介：计算x和y的逐元素最小值。

triton.language.minimum(x, y, propagate_nan: ~triton.language.core.constexpr = <PROPAGATE_NAN.NONE: 0>, _semantic=None)¶

2. 规格

2.1 参数说明

参数名	类型	说明
`x`	`tensor`	张量数据
`y`	`tensor`	张量数据
`propagate_nan`	`tl.PropagateNan`	是否传播NaN值
`_semantic`	-	保留参数，暂不支持外部调用

返回值： x：与输入x的shape相同的张量

2.2 OP 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：Ascend 比 GPU 少了fp64的支持。

2.2.2 Shape 支持

	支持维度范围
GPU	仅支持 1~5维 tensor
Ascend A2/A3	仅支持 1~5维 tensor

结论：在 Shape 方面，GPU 与 Ascend 平台无差异，均支持 1 至 5 维张量。

2.3 特殊限制说明

相对社区能力缺失且无法实现

无。

2.4 使用方法

以下示例实现了对输入张量 x 和y的逐元素最小值：

@triton.jit
def fn_npu_(output_ptr, x_ptr, y_ptr, z_ptr,
            XB: tl.constexpr, YB: tl.constexpr, ZB: tl.constexpr,
            XNUMEL: tl.constexpr, YNUMEL: tl.constexpr, ZNUMEL: tl.constexpr):
    xoffs = tl.program_id(0) * XB
    yoffs = tl.program_id(1) * YB
    zoffs = tl.program_id(2) * ZB

    xidx = tl.arange(0, XB) + xoffs
    yidx = tl.arange(0, YB) + yoffs
    zidx = tl.arange(0, ZB) + zoffs

    idx = xidx[:, None, None] * YNUMEL * ZNUMEL + yidx[None, :, None] * ZNUMEL + zidx[None, None, :]

    X = tl.load(x_ptr + idx)
    Y = tl.load(y_ptr + idx)

    ret = tl.minimum(X, Y)

    tl.store(output_ptr + idx, ret)