Mixed-Precision Vector API

void mat_mul_s8_x_s16_yield_s32()

将一个8位矩阵乘以一个16位向量，得到一个32位结果向量。

该函数将一个8位 $M \times N$ 矩阵 $\bar{W}$ 乘以一个16位的 $N$ 元列向量 $\bar{v}$，并将结果作为一个32位的 $M$ 元向量 $\bar{a}$ 返回。

参数:

• int32_t output[] – [inout] 输出向量 $\bar{a}$

• const int8_t matrix[] – [in] 权重矩阵 $\bar{W}$

• const int16_t input_vect[] – [in] 输入向量 $\bar{v}$

• const unsigned M_rows – [in] 矩阵 $\bar{W}$ 的行数 $M$

• const unsigned N_cols – [in] 矩阵 $\bar{W}$ 的列数 $N$

• int8_t scratch[] – [in] 该函数使用的需要字对齐的缓冲区

异常:

• ET_LOAD_STORE 如果 matrix 或 input_vect 不是字对齐的（请参阅 笔记：向量对齐）

参考性能:

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unsigned vect_sXX_add_scalar()

向向量添加标量。

向向量添加标量。适用于8位、16位或32位的实数或复数。

length_bytes 是要输出的总字节数。因此，对于16位向量，length_bytes 是元素数量的两倍，而对于复数32位向量，length_bytes 是元素数量的8倍。

c 和 d 是用于填充内部缓冲区的值，将其添加到输入向量中，规则如下：在内部分配一个8个字（32字节）的缓冲区（在堆栈上）。偶数索引的字填充为 c，奇数索引的字填充为 d。对于实数向量，c 和 d 应该是相同的值 - d 的原因是为了使这个函数也适用于复数32位向量。这也意味着对于16位向量，需要将要添加的值复制到字的高2字节和低2字节中。

mode_bits 应为 0x0000（32位模式），0x0100（16位模式）或 0x0200（8位模式）。

参数:

• int32_t a[] – [inout] 输出向量

• const int32_t b[] – [in] 输入向量

• const unsigned length_bytes – [in] 要输出的总字节数

• const int32_t c – [in] 用于填充内部缓冲区的偶数索引字的值

• const int32_t d – [in] 用于填充内部缓冲区的奇数索引字的值

• const right_shift_t b_shr – [in] 输入向量 b 的移位量

• const unsigned mode_bits – [in] 模式位，用于确定位模式（32位、16位或8位）

参考性能:

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