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。
- 请用户完成以下输入文件的准备工作。
- 算子ST测试用例定义文件(*.json文件),具体可参考生成测试用例定义文件。
- kernel侧算子实现文件(*.cpp文件),具体可参考Kernel侧算子实现。
- 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
- 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。
- 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
- 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 训练系列产品和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!