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昇腾小AI

生成单算子上板测试框架

通过指定Ascend C算子的ST测试用例定义文件(.json)和实现文件kernel_name.cpp,自动生成调用核函数的上板测试框架,进行算子的测试验证,最终查看输出结果确认算子功能是否正确。

  1. 请用户完成以下输入文件的准备工作。
  2. 进入msOpST工具所在目录生成调用kernel函数的测试代码,执行如下命令,具体参数介绍请参见表3
    ./msopst ascendc_test -i xx/OpType_case.json -kernel xx/add_custom.cpp -out ./output_data
  3. 查看执行结果。
    命令执行完成后,会屏显打印"Process finished!"提示信息,并会在-out指定的目录下生成时间戳目录,时间戳目录下将生成以算子的OpType命名的存储测试用例及测试结果的文件夹,目录结构如下所示:
     {time_stamp}
    │   ├── OpType
    │   │   ├── CMakeLists.txt     // 编译规则文件
    │   │   ├── data    
    │   │   │   └── xx.bin        
    │   │   │   └── xx.bin
    │   │   ├── data_utils.h
    │   │   ├── main.cpp        // 测试框架
    │   │   └── run.sh      // 调用测试框架的脚本文件
    │   └── st_report.json        //运行报表

    命令运行成功后,会生成报表st_report.json,记录了测试的信息以及各阶段运行情况,用户运行出问题以后,可基于报表查询运行信息,以便问题定位。同时,st_report.json报表可以对比测试结果。

    st_report.json保存在如下“The st_report saved in”路径中。
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] Create 1 sub test cases for Test_AddCustom_001.
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] [STEP2] [data_generator.py] Generate data for testcase.
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] Start to generate the input data for Test_AddCustom_001_case_001_ND_float.
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] Generate data for testcase in /home/HwHiAiUser/AddCustom/output/20240117084055/AddCustom/data.
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] [STEP3] [gen_ascendc_test.py] Generate test code of calling of kernel function for AscendC operator.
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] Content appended to /home/HwHiAiUser/AddCustom/output/20240117084055/AddCustom/main.cpp successfully.
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] AscendC operator test code files for kernel implement have been successfully generated.
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] If you want to execute kernel function in Ascend aihost or cpu, please execute commands: cd /home/HwHiAiUser/AddCustom/output/20240117084055/AddCustom && bash run.sh [KERNEL_NAME](add_custom) [SOC_VERSION](ascendxxxyy) [CORE_TYPE](AiCore/VectorCore) [RUN_MODE](cpu/npu). For example: cd /home/HwHiAiUser/AddCustom/output/20240117084055/AddCustom && bash run.sh add_custom ascendxxxyy AiCore npu
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] Process finished!
    2024-01-17 08:40:55 (3271037) - [INFO] The st report saved in: /home/HwHiAiUser/AddCustom/output/20240117084055/st_report.json.
    表1 st_report.json报表主要字段及含义

    字段

    说明

    run_cmd

    -

    -

    命令行命令。

    report_list

    -

    -

    报告列表,该列表中可包含多个测试用例的报告。

    trace_detail

    -

    运行细节。

    st_case_info

    测试信息,包含如下内容。

    • expect_data_path:期望计算结果路径。
    • case_name:测试用例名称。
    • input_data_path:输入数据路径。
    • planned_output_data_paths:实际计算结果输出路径。
    • op_params:算子参数信息。

    stage_result

    运行各阶段结果信息,包含如下内容:

    • status:阶段运行状态,表示运行成功或者失败。
    • result:输出结果。
    • stage_name:阶段名称。
    • cmd:运行命令。

    case_name

    -

    测试名称。

    status

    -

    测试结果状态,表示运行成功或者失败。

    expect

    -

    期望的测试结果状态,表示期望运行成功或者失败。

    summary

    -

    -

    统计测试用例的结果状态与期望结果状态对比的结果。

    test case count

    -

    测试用例的个数。

    success count

    -

    测试用例的结果状态与期望结果状态一致的个数。

    failed count

    -

    测试用例的结果状态与期望结果状态不一致的个数。

  4. 修改run.sh文件中的ASCEND_HOME_DIR。
    ASCEND_HOME_DIR为CANN软件包安装路径,请根据实际情况进行修改。
    # 指向昇腾软件包安装地址,导出环境变量
    if [ ! $ASCEND_HOME_DIR ]; then
        export ASCEND_HOME_DIR=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest      
    fi
    source $ASCEND_HOME_DIR/bin/setenv.bash
  5. 进入执行测试框架的脚本文件所在目录,如下命令进行测试框架代码的上板验证。
    bash run.sh <kernel_name> <soc_version> <core_type> <run_mode>
    表2 脚本参数介绍

    参数名

    参数介绍

    取值

    <kernel_name>

    Ascend C算子实现文件的文件名。

    比如Add算子实现文件为add_custom.cpp,则应传入add_custom。

    <soc_version>

    算子运行的AI处理器型号。

    Atlas 训练系列产品Atlas 推理系列产品,需按照实际使用的型号配置“ascendxxxyy”。

    说明:
    • 在安装昇腾AI处理器的服务器执行npu-smi info命令进行查询,获取Chip Name信息。实际配置值为AscendChip Name,例如Chip Name取值为xxxyy,实际配置值为Ascendxxxyy

    <core_type>

    表明算子在AiCore上或者VectorCore上运行。

    AiCore或VectorCore。

    <run_mode>

    表明算子以cpu模式或npu模式运行。

    cpu或npu。

    脚本执行完毕会出现类似如下打印,输出"succeed"字样表示完成上板验证。
    INFO: compile op on npu succeed!
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtCreateContext(&context, deviceId)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtCreateStream(&stream)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtMallocHost((void**)(&xHost), xByteSize)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtMalloc((void**)&xDevice, xByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtMemcpy(xDevice, xByteSize, xHost, xByteSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtMallocHost((void**)(&yHost), yByteSize)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtMalloc((void**)&yDevice, yByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtMemcpy(yDevice, yByteSize, yHost, yByteSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtMallocHost((void**)(&zHost), zByteSize)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtMalloc((void**)&zDevice, zByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtSynchronizeStream(stream)
    [INFO] Succeeded to exec acl api aclrtMemcpy(zHost, zByteSize, zDevice, zByteSize, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST)
    [INFO] aclrtDestroyStream successfully.
    INFO: execute op on npu succeed!
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