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归约 API 是一套家族，选错接口性能差数倍。先说命名：CANN 9.1.0 起归约基础 API 重命名，WholeReduceSum→ReduceRepeat<SUM>、BlockReduceSum→ReduceDataBlock<SUM>，老版本仍用旧名。

WholeReduceSum（ReduceRepeat）：每个迭代内所有数据求和，最终每 repeat 归约出 1 个数。内部按二叉树两两相加，half 中间结果超 65504 会饱和保存为 65504。典型调用（half，512 元素，mask 连续模式 128）：

AscendC::WholeReduceSum<half>(dstLocal, srcLocal, 128, 4, 1, 1, 8);

BlockReduceSum（ReduceDataBlock）：每个 datablock（32 字节）内归约出 1 个结果。half 一个 block 处理 16 元素，256 元素共 16 个 block 输出 16 个和，源操作数采用二叉树成对相加。适合"分段归约"而非归约到标量。

PairReduceElem（PairReduction）：相邻奇偶元素对求和，dst[i] = src[2i] + src[2i+1]，256 输入得 128 输出。当前仅支持 SUM 模式，属 Reg 编程接口，配 LoadAlign/StoreAlign 在寄存器侧完成。

选型实证（官方 Reduce 样例，按输入长度分档）：float 输入 ≤256B 用一条 ReduceRepeat；256B-2KB 用一条 ReduceDataBlock + 一条 ReduceRepeat（同长度 ReduceDataBlock 单条更快）；2KB-16KB 反而用两条 ReduceRepeat（比两条 ReduceDataBlock + 一条 ReduceRepeat 累加效率更高）；更大数据先二分用 Add 折半再归约，性能优于单指令循环。

通用约束：src 起始地址 32 字节对齐；dst 对齐按类型（half 16B/float 32B，WholeReduceSum 放宽至 2B/4B）；repeatTime ∈ [0,255]；操作数地址不可重叠。

昇腾知识图谱如何检索示例

• 检索主题: AscendC WholeReduceSum 高阶 API 详解：与 BlockReduceSum/PairReduction 对比选型
• 检索关键词: [“WholeReduceSum”, “BlockReduceSum PairReduction 对比”, “PairReduction”, “如何使用归约计算API WholeReduceSum BlockReduceSum 选型”]
• 内容节点: [“ascdevkit_examples_01simdcppapi_03basicapi_01memoryvectorcompute_reduce_readme_wholereducesum”, “ascdevkit_examples_01simdcppapi_03basicapi_01memoryvectorcompute_reducedatablock_readmeen_blockreducesum”, “ascdevkit_examples_01simdcppapi_03basicapi_02regvectorcompute_reducepair_readmeen_reduce_pair”, “ascendcskills_tests_data_基础api_矢量计算_归约计算_wholereducesum_如何使用归约计算api”]
• 召回情况: 4 组 query top10 全相关（官方样例 README×3 + 归约 API 文档），最高 score 0.9767