aclopCompileAndExecute

函数功能

编译并执行指定的算子，当前只支持固定Shape的算子，异步接口。在编译执行算子前，可以调用aclSetCompileopt接口设置编译选项。

约束说明

• 多线程场景下，不支持调用本接口时指定同一个Stream或使用默认Stream，否则可能任务执行异常。
• 每个算子的输入、输出组织不同，需要应用在调用时严格按照算子输入、输出参数来组织算子，用户在调用aclopCompileAndExecute时，AscendCL根据optype、输入tensor的描述、输出tensor的描述、attr等信息查找对应的任务，再编译、执行算子。
• 编译、执行有可选输入的算子时，如果可选输入不使用，则需按此种方式创建aclTensorDesc类型的数据：aclCreateTensorDesc(ACL_DT_UNDEFINED, 0, nullptr, ACL_FORMAT_UNDEFINED)，表示数据类型设置为ACL_DT_UNDEFINED，Format设置为ACL_FORMAT_UNDEFINED，Shape信息为nullptr；需按此种方式创建aclDataBuffer类型的数据：aclCreateDataBuffer(nullptr, 0)，同时aclDataBuffer中的数据不需要释放，因为是空指针。
• 编译、执行有constant输入的算子时，需要先调用aclSetTensorConst接口设置constant输入。

  对于算子有constant输入的场景，如果未调用aclSetTensorConst接口设置constant输入，则需调用aclSetTensorPlaceMent设置TensorDesc的placement属性，将memType设置为Host内存。

• 在执行单算子时，一般要求用户传入的输入/输出tensor数据是存放在Device内存的，比如两个tensor相加的场景。但是，也存在部分算子，除了将featureMap、weight等Device内存中的tensor数据作为输入外，还需tensor shape信息、learningRate、tensor的dims信息等通常在Host内存中的tensor数据也作为输入，此时，用户不需要额外将这些Host内存中的tensor数据拷贝到Device上作为输入，只需要调用aclSetTensorPlaceMent接口设置对应TensorDesc的placement属性为Host内存，在执行单算子时，设置了placement属性为Host内存的TensorDesc，其对应的tensor数据必须存放在Host内存中，AscendCL内部会自动将Host上的tensor数据拷贝到Device上。

函数原型

aclError aclopCompileAndExecute(const char *opType,

int numInputs,

const aclTensorDesc *const inputDesc[],

const aclDataBuffer *const inputs[],

int numOutputs,

const aclTensorDesc *const outputDesc[],

aclDataBuffer *const outputs[],

const aclopAttr *attr,

aclopEngineType engineType,

aclopCompileType compileFlag,

const char *opPath,

aclrtStream stream)

参数说明

typedef enum aclCompileType {
    ACL_COMPILE_SYS,  //向GE、FE注册过的算子
    ACL_COMPILE_UNREGISTERED  //未向GE、FE注册的算子（需要使用py源文件编译算子，当前不支持）

} aclopCompileType;

返回值说明

返回0表示成功，返回其它值表示失败。