DataType#

产品支持情况#

Ascend 950PR：支持

Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持

Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持

功能说明#

DataType是PTO框架中用于表示Tensor数据类型的枚举类，定义了所有支持的数据类型，包括整数、浮点数、布尔值等。作为Tensor操作的核心类型标识，DataType用于指定Tensor的存储格式和计算精度。

原型定义#

class DataType(enum.Enum):
     ...  # 枚举类定义，包含所有支持的数据类型

 # 数据类型常量定义
 DT_INT4 = ...     # 4位有符号整数，占用字节内存
 DT_INT8 = ...     # 8位有符号整数，占用1字节内存
 DT_INT16 = ...    # 16位有符号整数，占用2字节内存
 DT_INT32 = ...    # 32位有符号整数，占用4字节内存
 DT_INT64 = ...    # 64位有符号整数，占用8字节内存
 DT_FP8 = ...      # 8位浮点数，用于低精度计算
 DT_FP16 = ...     # 16位半精度浮点数，占用2字节内存
 DT_FP32 = ...     # 32位单精度浮点数，占用4字节内存
 DT_BF16 = ...     # 16位Brain Float格式，占用2字节内存
 DT_HF4 = ...      # 4位Half Float格式，占用1字节内存
 DT_HF8 = ...      # 8位Half Float格式，占用1字节内存
 DT_FP4E2M1 = ...  # 4位浮点数，2位指数，1位尾数，两个占用1字节内存
 DT_FP8E4M3 = ...  # 8位浮点数，4位指数，3位尾数，占用1字节内存
 DT_FP8E5M2 = ...  # 8位浮点数，5位指数，2位尾数，占用1字节内存
 DT_FP8E8M0 = ...  # 8位浮点数，8位指数，0位尾数，占用1字节内存
 DT_FP4_E2M1X2 = ... # MXFP4格式，2位指数1位尾数，双元素打包，占用1字节内存
 DT_FP4_E1M2X2 = ... # MXFP4格式，1位指数2位尾数，双元素打包，占用1字节内存
 DT_UINT8 = ...    # 8位无符号整数，占用1字节内存
 DT_UINT16 = ...   # 16位无符号整数，占用2字节内存
 DT_UINT32 = ...   # 32位无符号整数，占用4字节内存
 DT_UINT64 = ...   # 64位无符号整数，占用8字节内存
 DT_BOOL = ...     # 布尔类型，占用1字节内存
 DT_DOUBLE = ...   # 64位双精度浮点数，占用8字节内存

约束说明#

Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品不支持DT_FP8E4M3，DT_FP8E5M2和DT_FP8E8M0类型。
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品不支持DT_FP8E4M3，DT_FP8E5M2和DT_FP8E8M0类型。