triton.language.randint4x

1. OP 概述

简介：给定 1 个 seed 标量和 1 个 offset 块，返回 4 个 int32 类型的随机块。 Triton 的 Philox 伪随机数生成器的最高效入口点。原型：

triton.language.randint4x(
	seed, 
	offset, 
	n_rounds: constexpr = 10
)

2. OP 规格

2.1 参数说明

参数名	类型	说明
`seed`	`int`或 `tensor`	用于生成随机数的种子
`offset`	`int`或 `tensor`	用于生成随机数的偏移量
`n_rounds`	`constexpr` ，默认值为10	Philox 算法的迭代轮数

返回值： 4 个 int32 类型的随机块，每个块的shape与offset相同

2.2 支持规格

2.2.1 DataType 支持

输入seed的type：

	int8	int16	int32	uint8	uint16	uint32	uint64	int64	fp16	fp32	fp64	bf16	bool
Ascend A2/A3	√	√	√	√	√	√	√	√	×	×	×	×	√

2.2.2 Shape 支持

无特殊要求

2.3 特殊限制说明

相对社区能力缺失且做不到

2.4 使用方法

以下示例实现了offset标量时对randint4x的调用：

@triton.jit
def kernel_randint4x(x_ptr, n_rounds: tl.constexpr, N: tl.constexpr, XBLOCK: tl.constexpr):
    block_offset = tl.program_id(0) * XBLOCK
    indices = tl.arange(0, 4)
    block_size = XBLOCK if block_offset + XBLOCK <= N else N - block_offset
    for inner_idx in range(0, block_size, step=4):
        global_offset = block_offset + inner_idx
        rand_vals = tl.randint4x(5, 10 + global_offset, n_rounds) # 对每个索引生成一个随机数
        mask = (global_offset + indices) < N
        tl.store(x_ptr + global_offset + indices, rand_vals, mask) # 存储随机数

y_cali = torch.zeros(shape, dtype=eval('torch.int32')).npu()
kernel_randint4x[ncore, 1, 1](y_cali, 10, numel, xblock)

以下例子实现了offset非标量时对randint4x的调用，其中存储所用的tensor大小是offset的4倍：

@triton.jit
def triton_randint4x1d(out_ptr, seed, L: tl.constexpr):
	idx = tl.arange(0, L)
	rnd0, rnd1, rnd2, rnd3 = tl.randint4x(seed, idx)
	pointers0 = out_ptr + idx
	pointers1 = out_ptr + L + idx
	pointers2 = out_ptr + 2 * L + idx
	pointers3 = out_ptr + 3 * L + idx
	tl.store(pointers0, rnd0)
	tl.store(pointers1, rnd1)
	tl.store(pointers2, rnd2)
	tl.store(pointers3, rnd3)