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指南AICANN Kit（CANN异构计算框架服务）AscendC算子开发AscendC昇腾到麒麟兼容性迁移指南Ascend910B/Ascend910C到KirinX90/Kirin9030迁移指导基础API迁移指导数据类型

数据类型

更新时间: 2026-08-14 11:17

KirinX90/Kirin9030除了不支持bfloat16_t，MrgSort、Mmad基础api（如不支持float等）、Cast基础API（如不支持s64）等部分API还存在其它数据类型差异，详见《Ascend C算子接口》。若开发者在Ascend910B/Ascend910C使用bfloat16_t数据类型，在Kirin平台上需要替换成其它数据类型（比如half）。

表1 数据类型差异兼容说明

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基础API 兼容说明
ToBfloat16、ToFloat 不支持功能和bfloat16_t数据类型绑定的接口
GatherMask、Cast、Duplicate、Brcb、Gather、Copy、DataCopy 不支持bfloat16_t数据类型
Sort32、MrgSort、Mmad 不支持float数据类型
SetHF32Mode、SetHF32TransMode 不支持HF32模式
InitConstValue 不支持bfloat16_t、float、int32_t、uint32_t数据类型
LoadData、Fixpipe 不支持bfloat16_t、float数据类型
Cast 详见《Ascend C算子接口》
DataCopy: L1 Buffer->Bias Table KirinX90/Kirin9030只支持fp16数据类型，且排布方式有差异，详见数据搬运。

针对数据类型有差异的情况，建议开发者采用如下编程方式，支撑同一份算子代码在不同芯片平台执行：

  • 方式1：将数据类型作为算子模板参数传入，参见Tiling模板编程。

  • 方式2：通过适当的NPU_ARCH 编译宏隔离，在算子Kernel中使用using关键字实现数据类型参数化编程。以基础API Mmad为例。

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  1.     /* Step1: 参数化数据类型 */
  2. #if defined(__NPU_ARCH__) && (__NPU_ARCH__ == 2201)
  3.     using L0cDtype = float
  4. #endif
  5. #if defined(__NPU_ARCH__) && (__NPU_ARCH__ == 3003 || __NPU_ARCH__ == 3113)
  6.     using L0cDtype = half
  7. #endif
  8.     // ...
  9.     /* Step2： 各平台，归一化编程 */
  10.     // kernel 分配内存大小举例
  11.     tPipe->InitBuffer(l0cQue, tiling.dbL0c, tiling.baseM * tiling.baseN * sizeof(L0cDtype));
  12.     // ...
  13.     // kernel mmad计算api举例
  14.     mmad<L0cDtype, L0aDtype, L0bDtype, BiasDtype>(dstLocal, fmLocal, filterLocal, biasLocal, mmadParams);
说明

  • 各产品对应的NPU_ARCH，请参见概述中表1产品型号和__NPU_ARCH__的对应关系。

  • 若数据类型差异影响算子输入和输出数据类型，建议采用方式1。

  • 若只是算子中间的计算数据类型有差异，建议采用方式2。

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