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昇腾小AI

Sum

功能说明

获取最后一个维度的元素总和。

如果输入是向量，则在向量中对各元素相加；如果输入是矩阵，则沿最后一个维度对每行中元素求和。本接口最多支持输入为二维数据，不支持更高维度的输入。

如下图所示，对shape为(2, 3)的二维矩阵进行运算，输出结果为[[ 6] [15]]。

为计算如上过程，引入一些必备概念：行数称之为外轴长度（outter），每行实际的元素个数称之为内轴的实际元素个数（n），存储n个元素所需的字节长度向上补齐到32整数倍后转换的元素个数称之为补齐后的内轴元素个数(inner)。本接口要求输入的内轴长度为32字节的整数倍，所以当n占据的字节长度不是32的整数倍时，需要开发者将其向上补齐到32的整数倍。比如，如下的样例中，元素类型为half，每行的实际元素个数n为3，占据字节长度为6字节，不是32字节的整数倍，向上补齐后得到32字节，转换为元素个数为16。故outter = 2，n =3，inner=16。图中的padding代表补齐操作。n和inner的关系如下：inner = (n *sizeof(T) + 32 - 1) / 32 * 32 / sizeof(T)。

函数原型

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入临时空间 
    1
2
3
    		 
    template <typename T, int32_t reduceDim = -1, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false>
__aicore__ inline void Sum(const LocalTensor<T> &dstTensor, const LocalTensor<T> &srcTensor,
const LocalTensor<uint8_t> &sharedTmpBuffer, const SumParams &sumParams)
  • 接口框架申请临时空间 
    1
2
    		 
    template <typename T, int32_t reduceDim = -1, bool isReuseSource = false, bool isBasicBlock = false>
__aicore__ inline void Sum(const LocalTensor<T> &dstTensor, const LocalTensor<T> &srcTensor, const SumParams &sumParams)

由于该接口的内部实现中涉及复杂的数学计算，需要额外的临时空间来存储计算过程中的中间变量。临时空间支持开发者通过sharedTmpBuffer入参传入和接口框架申请两种方式。

  • 通过sharedTmpBuffer入参传入，使用该tensor作为临时空间进行处理，接口框架不再申请。该方式开发者可以自行管理sharedTmpBuffer内存空间，并在接口调用完成后，复用该部分内存，内存不会反复申请释放，灵活性较高，内存利用率也较高。
  • 接口框架申请临时空间，开发者无需申请，但是需要预留临时空间的大小。

通过sharedTmpBuffer传入的情况，开发者需要为tensor申请空间；接口框架申请的方式，开发者需要预留临时空间。临时空间大小BufferSize的获取方式如下：通过Sum Tiling中提供的接口获取需要预留空间范围的大小。

参数说明

表1 模板参数说明

参数名

描述

T

操作数的数据类型。

reduceDim

用于指定按数据的哪一维度进行求和。本接口按最后一个维度实现，不支持reduceDim参数，传入默认值-1即可。

isReuseSource

是否允许修改源操作数。该参数预留，传入默认值false即可。

isBasicBlock

srcTensor和dstTensor的shape信息和Tiling切分策略满足基本块要求的情况下，可以使能该参数用于提升性能，默认不使能。基本块要求srcTensor和dstTensor的shape需要满足如下条件：

  • last轴即H的长度为64的倍数，但小于2048；
  • 非last轴长度（B*S）为8的倍数。
表2 接口参数说明

参数名

输入/输出

描述

dstTensor

输出

目的操作数。

类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float

Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float

输出值需要outter * sizeof(T)大小的空间进行保存。开发者要根据该大小和框架的对齐要求来为dstTensor分配实际内存空间。

说明：

注意：遵循框架对内存开辟的要求(开辟内存的大小满足32Byte对齐)，即outter * sizeof(T)不是32Byte对齐时，需要向上进行32Byte对齐。为了对齐而多开辟的内存空间不填值，为一些随机值。

srcTensor

输入

源操作数。

类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

源操作数的数据类型需要与目的操作数保持一致。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：half/float

Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为：half/float

sharedTmpBuffer

输入

临时缓存。

类型为LocalTensor，支持的TPosition为VECIN/VECCALC/VECOUT。

用于Sum内部复杂计算时存储中间变量，由开发者提供。

临时空间大小BufferSize的获取方式请参考Sum Tiling。

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品，支持的数据类型为：uint8_t

Atlas推理系列产品AI Core，支持的数据类型为: uint8_t

sumParams

输入

srcLocal的shape信息。SumParams类型，具体定义如下：

struct SumParams{
    uint32_t outter = 1;    // 表示输入数据的外轴长度
    uint32_t inner;         // 表示输入数据内轴的补齐后元素个数，inner*sizeof(T)必须是32字节的整数倍
    uint32_t n;             // 表示输入数据内轴的实际元素个数
};
  • sumParams.inner*sizeof(T)必须是32字节的整数倍。
  • sumParams.inner是sumParams.n字节数转换后进而进行32的整数倍向上补齐的值，inner = (n *sizeof(T) + 32 - 1) / 32 * 32 / sizeof(T)，因此sumParams.n的大小应该满足：1 <= sumParams.n <= sumParams.inner。

返回值

无

支持的型号

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas推理系列产品AI Core

约束说明

  • 操作数地址偏移对齐要求请参见通用约束。
  • 不支持源操作数与目的操作数地址重叠。
  • 不支持sharedTmpBuffer与源操作数和目的操作数地址重叠。
  • 当前仅支持ND格式的输入，不支持其他格式。
  • 一维输入的outter值填为1；二维输入按实际情况填写outter和n，inner计算请按如上公式计算，否则功能不正确。
  • srcTensor需要能够容纳内轴对齐后的数据占用空间大小，dstTensor需要能够容纳outter个结果对齐后的数据占用空间大小。
  • 对于Sum，其内部使用的底层相加方式和ReducceSum以及WholeReducceSum的内部的相加方式一致，采用二叉树方式，两两相加：

    假设源操作数为128个float16的数据[data0,data1,data2...data127]，一个repeat可以计算完，计算过程如下。

    1. data0和data1相加得到data00，data2和data3相加得到data01...data124和data125相加得到data62，data126和data127相加得到data63；
    2. data00和data01相加得到data000，data02和data03相加得到data001...data62和data63相加得到data031；
    3. 以此类推，得到目的操作数为1个float16的数据[data]。

调用示例

kernel侧实现：sum_custom.cpp:

#include "kernel_operator.h"
template <typename T>
class KernelSumCustom
{
public:
    __aicore__ inline KernelSumCustom() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t *src1Gm, __gm__ uint8_t *dstGm, uint32_t tmpSize, uint32_t outter, uint32_t inner, uint32_t n)
    {
        elementNumPerBlk = AscendC::ONE_BLK_SIZE / sizeof(T); // half=16 float=8
        elementNumPerRep = AscendC::ONE_REPEAT_BYTE_SIZE / sizeof(T);
        width = inner;
        height = outter;
        nNum = n;
        src1Global.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)src1Gm);
        dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ T *)dstGm);
        pipe.InitBuffer(inQueueSrc1, 1, height * width * sizeof(T));
        pipe.InitBuffer(outQueueDst, 1, (height * sizeof(T) + AscendC::ONE_BLK_SIZE - 1) / AscendC::ONE_BLK_SIZE * AscendC::ONE_BLK_SIZE);
        pipe.InitBuffer(workQueue, 1, tmpSize);
    }

    __aicore__ inline void Process()
    {
        CopyIn();
        Compute();
        CopyOut();
    }

private:
    __aicore__ inline void CopyIn()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal1 = inQueueSrc1.AllocTensor<T>();
        AscendC::DataCopy(srcLocal1, src1Global, height * width);
        inQueueSrc1.EnQue(srcLocal1);
    }

    __aicore__ inline void Compute()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> srcLocal1 = inQueueSrc1.DeQue<T>();
        AscendC::LocalTensor<uint8_t> workLocal = workQueue.AllocTensor<uint8_t>();
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = outQueueDst.AllocTensor<T>();

        AscendC::SumParams params{height, width, nNum};
        T scalar(0);
        AscendC::Duplicate<T>(dstLocal, scalar, (height * sizeof(T) + AscendC::ONE_BLK_SIZE - 1) / AscendC::ONE_BLK_SIZE * AscendC::ONE_BLK_SIZE / sizeof(T));
        AscendC::Sum(dstLocal, srcLocal1, params);

        outQueueDst.EnQue<T>(dstLocal);
        workQueue.FreeTensor(workLocal);
        inQueueSrc1.FreeTensor(srcLocal1);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut()
    {
        AscendC::LocalTensor<T> dstLocal = outQueueDst.DeQue<T>();
        AscendC::DataCopy(dstGlobal, dstLocal, (height * sizeof(T) + AscendC::ONE_BLK_SIZE - 1) / AscendC::ONE_BLK_SIZE * AscendC::ONE_BLK_SIZE / sizeof(T));
        outQueueDst.FreeTensor(dstLocal);
    }

private:
    AscendC::TPipe pipe;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> inQueueSrc1;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECIN, 1> workQueue;
    AscendC::TQue<AscendC::QuePosition::VECOUT, 1> outQueueDst;
    AscendC::GlobalTensor<T> src1Global, dstGlobal;
    uint32_t elementNumPerBlk = 0;
    uint32_t elementNumPerRep = 0;
    uint32_t width = 0;
    uint32_t height = 0;
    uint32_t nNum = 0;
};

extern "C" __global__ __aicore__ void sum_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR workspace, GM_ADDR tiling)
{
    GET_TILING_DATA(tiling_data, tiling);
    KernelSumCustom<DTYPE_X> op;
    op.Init(x, y, tiling_data.size, tiling_data.outter, tiling_data.inner, tiling_data.n);
    op.Process();
}

host侧实现：sum_custom_tiling.h:

#include "register/tilingdata_base.h"

namespace optiling
{
  BEGIN_TILING_DATA_DEF(SumCustomTilingData)
  TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, size);
  TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, outter);
  TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, inner);
  TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, n);
  END_TILING_DATA_DEF;

  REGISTER_TILING_DATA_CLASS(SumCustom, SumCustomTilingData)
}

sum_custom.cpp:

#include "sum_custom_tiling.h"
#include "register/op_def_registry.h"
#include "tiling/tiling_api.h"

namespace optiling
{
    static ge::graphStatus TilingFunc(gert::TilingContext *context)
    {
        SumCustomTilingData tiling;
        const gert::RuntimeAttrs *sumattrs = context->GetAttrs();
        const uint32_t tmp = *(sumattrs->GetAttrPointer<uint32_t>(0));
        const uint32_t outter = *(sumattrs->GetAttrPointer<uint32_t>(1));
        const uint32_t inner = *(sumattrs->GetAttrPointer<uint32_t>(2));
        uint32_t n = *(sumattrs->GetAttrPointer<uint32_t>(3));
        auto dt = context->GetInputTensor(0)->GetDataType();

        tiling.set_outter(outter); // 往结构体设置
        tiling.set_inner(inner);
        tiling.set_n(n);
        uint32_t maxValue = 0;
        uint32_t minValue = 0;
        uint32_t dtypesize;
        if (dt == ge::DT_FLOAT16) {
            dtypesize = 2;
        } else {
            dtypesize = 4;
        }
        AscendC::GetSumMaxMinTmpSize(n, dtypesize, false, maxValue, minValue);
        tiling.set_size(minValue);

        context->SetBlockDim(8);
        tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData(), context->GetRawTilingData()->GetCapacity());
        context->GetRawTilingData()->SetDataSize(tiling.GetDataSize());
        size_t *currentWorkspace = context->GetWorkspaceSizes(1);
        currentWorkspace[0] = 0;
        return ge::GRAPH_SUCCESS;
    }
}

namespace ge
{
    static ge::graphStatus InferShape(gert::InferShapeContext *context)
    {
        const gert::Shape *x1_shape = context->GetInputShape(0);
        gert::Shape *y_shape = context->GetOutputShape(0);
        *y_shape = *x1_shape;
        return GRAPH_SUCCESS;
    }
}

namespace ops
{
    class SumCustom : public OpDef
    {
    public:
        explicit SumCustom(const char *name) : OpDef(name)
        {
            this->Input("x")
                .ParamType(REQUIRED)
                .DataType({ge::DT_FLOAT16})
                .Format({ge::FORMAT_ND});
            this->Output("y")
                .ParamType(REQUIRED)
                .DataType({ge::DT_FLOAT16})
                .Format({ge::FORMAT_ND});
            this->Attr("size")
                .AttrType(REQUIRED)
                .Int(0);
            this->Attr("outter")
                .AttrType(REQUIRED)
                .Int(0);
            this->Attr("inner")
                .AttrType(REQUIRED)
                .Int(0);
            this->Attr("n")
                .AttrType(REQUIRED)
                .Int(0);
            this->SetInferShape(ge::InferShape);
            this->AICore()
                .SetTiling(optiling::TilingFunc);
            this->AICore().AddConfig("ascendxxx"); // ascendxxx请修改为对应的昇腾AI处理器型号。
        }
    };
    OP_ADD(SumCustom);
} // namespace ops

结果示例如下：

输入元素类型为half，大小为2*3的二维数据，则outter为2，n为3，sizeof(T)为2，inner = (3 * 2 + 32 - 1)/32 * 32 / 2 = 16。 
输入数据(srcLocal): [[1 2 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0],
                     [4 5 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
输出数据(dstLocal): [6 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
父主题： Sum
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