aclnnAscendAntiQuant

支持的产品型号

• Atlas 推理系列产品。
• Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品。

接口原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnAscendAntiQuantGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnAscendAntiQuant”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnAscendAntiQuantGetWorkspaceSize(const aclTensor* x, const aclTensor* scale, const aclTensor* offset, int64_t dstType, bool sqrtMode, const aclTensor* y, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

• aclnnStatus aclnnAscendAntiQuant(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：对输入x进行反重量化操作。
• 计算公式：$$y = float16((x+offset) * scale)$$ sqrt_mode为true时，计算公式为：$$y = float16((x+offset) * scale * scale)$$

aclnnAscendAntiQuantGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • x（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，需要做反重量化的输入。Shape维度不高于8维。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • Atlas 推理系列产品：数据类型支持INT8。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持INT4，INT8，INT32。当数据类型是INT32时，每个数据被作为8个INT4数据使用。
  • scale（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，反重量化中的scale值。scale为1维张量，shape的大小可以为1，如果不为1，在输入x为INT4/INT8类型时，等于输入x的最后一个维度的大小，在输入x为INT32类型时，等于输入x的最后一个维度大小的8倍。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • Atlas 推理系列产品：数据类型支持FLOAT32。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT32，BFLOAT16。
  • offset（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，反重量化中的offset值。offset为1维张量。数据类型和shape需要与scale保持一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • Atlas 推理系列产品：数据类型支持FLOAT32。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT32，BFLOAT16。
  • dstType（int64_t，计算输入）：Host侧的整型属性，指定输出的数据类型，该属性数据类型支持：INT64。
    • Atlas 推理系列产品：支持取值1(代表FLOAT16)。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：支持取值1(代表FLOAT16)，27(代表BFLOAT16)。
  • sqrtMode（bool，计算输入）：Host侧的BOOL类型属性，指定scale参与计算的逻辑，当取值为true时，公式为$y = float16((x + offset) * scale * scale$，数据类型支持：BOOL。
  • y（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor。在输入x为INT4或INT8类型时，Shape与输入x一致，在输入x为INT32类型时，shape尾轴的大小为输入x的尾轴大小的8倍。支持空Tensor，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
    • Atlas 推理系列产品：数据类型支持FLOAT16。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16，BFLOAT16。
  • workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
  • executor（aclOpExecutor**，出参）：返回op执行器，包含了算子计算流程。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

  161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)： 1. 传入的x、scale、y是空指针。
  161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)： 1. x、scale、offset、y的数据类型或数据格式不在支持的范围之内。
                                     2. dstType不在有效取值范围。
                                     3. x的数据类型为INT4时，x的shape尾轴大小不是偶数。
                                     4. x的数据类型为INT32时，y的shape尾轴不是x的shape尾轴大小的8倍，或者x与y的shape的非尾轴的大小不一致。

aclnnAscendAntiQuant

• 参数说明：

  • workspace（void *，入参）：在Device侧申请的workspace内存地址。
  • workspaceSize（uint64_t，入参）：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnAscendAntiQuantGetWorkspaceSize获取。
  • executor（aclOpExecutor *，入参）：op执行器，包含了算子计算流程。
  • stream（aclrtStream，入参）：指定执行任务的AscendCL Stream流。

• 返回值：

  aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

约束与限制

• Atlas 推理系列产品的入参scale、入参offset和出参y，数据格式不支持BFLOAT16。
• Atlas 推理系列产品的入参x，数据格式不支持INT4、INT32。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_ascend_anti_quant.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do {                               \
    if (!(cond)) {                   \
      return_expr;                   \
    }                                \
  } while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do {                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  } while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) {
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) {
    shape_size *= i;
  }
  return shape_size;
}

int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) {
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
}

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) {
  auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
  // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
  auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上
  ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 计算连续tensor的strides
  std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
  for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) {
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  }

  // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
  *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                            shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
  return 0;
}

int main() {
  // 1. （固定写法）device/stream初始化, 参考AscendCL对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &stream);
  // check根据自己的需要处理
  CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> scaleShape = {1};
  std::vector<int64_t> offsetShape = {1};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* scaleDeviceAddr = nullptr;
  void* offsetDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* scale = nullptr;
  aclTensor* offset = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<int8_t> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> scaleHostData = {1};
  std::vector<float> offsetHostData = {1};
  std::vector<short> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建scale aclTensor
  ret = CreateAclTensor(scaleHostData, scaleShape, &scaleDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &scale);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建offset aclTensor
  ret = CreateAclTensor(offsetHostData, offsetShape, &offsetDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &offset);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  int64_t dstType = 1;
  bool sqrtMode = false;

  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnAscendAntiQuant第一段接口
  ret = aclnnAscendAntiQuantGetWorkspaceSize(self, scale, offset, dstType, sqrtMode, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAscendAntiQuantGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  if (workspaceSize > 0) {
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret;);
  }
  // 调用aclnnAscendAntiQuant第二段接口
  ret = aclnnAscendAntiQuant(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAscendAntiQuant failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至host侧，需要根据具体API的接口定义修改，查看resultData中数据
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<short> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(short),
                    ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(scale);
  aclDestroyTensor(offset);
  aclDestroyTensor(out);

  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(scaleDeviceAddr);
  aclrtFree(offsetDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}