數據類型是我們使用C++編程時必須明確的一項內容。針對AI Engine，這一點尤為重要。因為不同的數據類型所支持的運算是不同的。對于標量類型，AI Engine支持標準的8位、16位和32位有符號/無符號整型數據類型，同時也支持32位單精度浮點類型（float）。對于向量類型，AI Engine支持特定的向量，所謂特定是指其長度（元素個數）和寬度（數據位寬）是固定的幾種，這源于AI Engine自身的架構。 AI Engine所支持的向量類型如下表所示。不難看出，向量的總位寬無外乎128/256/512/1024-bit這四種。例如，對于int8，寬度為8，長度最小為16（對應總位寬為128），最大為128（對應總位寬為1024）。對于cint32（c是complex的首字母，表示復數），寬度為64，長度最小為2（對應總位寬為128），最大為16（對應總位寬1024）。

為什么向量的總位寬只有這四種呢？這是因為AI Engine內部的向量寄存器位寬也只有這四種，如下圖所示。從這個角度而言，盡管C++是高抽象度的編程語言，但針對AI Engine，在編程時仍要考慮AI Engine的架構，編程的過程有點像在C++里寫匯編語言。由于向量寄存器的個數是有限的，故向量寄存器屬于稀缺資源，如果設計中定義的向量個數超過了向量寄存器的個數，工具會將其映射到AI Engine內的存儲器，這時讀/寫存儲器就會有額外的Latency消耗。

如何使用API定義一個向量呢？我們看一個簡單的例子： aie：：vector《int32， 16》 這里定義了一個寬度為32，長度為16的向量，如下圖所示。共16個索引，每個索引對應一個int32整型數據。

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