8-Bit Vector API

void vect_s8_is_negative()

判断有符号8位输入向量的每个元素是否为负数。

8位输出向量 $\bar a$ 的每个元素 $a_k$ 如果对应的8位输入向量 $\bar b$ 的元素 $b_k$ 为负数，则设置为1；否则设置为0。

a[] 表示8位输出向量 $\bar a$，其中元素 a[k] 表示 $a_k$。

b[] 表示8位输入向量 $\bar b$，其中元素 b[k] 表示 $b_k$。

length 是 a[] 和 b[] 中的元素数量。

该操作可以表示为：

$$a_k \leftarrow \begin{cases} 1 & \text{如果 } b_k < 0 \\ 0 & \text{否则} \end{cases} \quad \text{其中 }k\in 0\ ...\ (length-1)$$

参数:

• int8_t a[] – [out] 输出向量 $\bar a$

• const int8_t b[] – [in] 输入向量 $\bar b$

• const unsigned length – [in] 向量 $\bar a$ 和 $\bar b$ 中的元素数量

异常:

• ET_LOAD_STORE 如果 a 或 b 不是字对齐的，则引发异常（参见 笔记：向量对齐）

参考性能:

---

void mat_mul_s8_x_s8_yield_s32()

将一个8位矩阵与一个8位向量进行乘积累加，结果储存在32位累加器中。

该函数将一个 $M \times N$ 的8位矩阵 $\bar W$ 与一个8位 $N$ 元列向量 $\bar v$ 相乘，并将结果累加到32位累加器向量 $\bar a$ 中。

accumulators 是输出向量 $\bar a$，用于累加乘积 $\bar W\times\bar v$。请注意，累加器采用xcore VPU本地格式进行编码。要将累加器向量初始化为零，只需将内存清零即可。

matrix 是矩阵 $\bar W$。

input_vect 是向量 $\bar v$。

matrix 和 input_vect 必须从字对齐的偏移处开始。

M_rows 和 N_cols 是矩阵 $\bar W$ 的维度 $M$ 和 $N$。$M$ 必须是16的倍数，$N$ 必须是32的倍数。

只要不发生饱和，该乘法的结果是精确的。

参数:

• split_acc_s32_t accumulators[] – [inout] 累加器向量 $\bar a$

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

• const int8_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 $N$

异常:

• ET_LOAD_STORE 如果 matrix 或 input_vect 不是字对齐的，则引发异常（参见 笔记：向量对齐）

参考性能:

---