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昇腾小AI

aclnnBatchNorm

支持的产品型号

  • Atlas 推理系列产品。
  • Atlas 训练系列产品。
  • 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“aclnnBatchNormGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnBatchNorm”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnBatchNormGetWorkspaceSize(const aclTensor *input, const aclTensor *weight, const aclTensor *bias, aclTensor *runningMean, aclTensor *runningVar, bool training, double momentum, double eps, aclTensor *output, aclTensor *saveMean, aclTensor *saveInvstd, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnBatchNorm(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能： 对一个批次的数据做正则化处理，正则化之后生成的数据的统计结果为0均值、1标准差。

  • 计算公式：

    y=(x−E[x])Var(x)+ε∗γ+βy = \frac{(x - E[x])}{\sqrt{Var(x) + ε}} * γ + β

    E(x)表示均值，Var(x)表示方差；ε表示一个极小的浮点数，防止分母为0的情况。

aclnnBatchNormGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • input（aclTensor*, 计算输入): Device侧的aclTensor，支持非连续的Tensor，支持的shape和格式有：2维（对应的格式为NC），3维（对应的格式为NCL），4维（对应的格式为NCHW），5维（对应的格式为NCDHW），6-8维（对应的格式为ND，其中第2维固定为channel轴）。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • weight（aclTensor*, 计算输入): 可选参数，Device侧的aclTensor，权重Tensor。数据类型需要与input的数据类型一致，支持非连续的Tensor， 数据格式为ND。shape为1维，长度与input入参中channel轴的长度相等。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • bias（aclTensor*, 计算输入): 可选参数，Device侧的aclTensor，数据类型需要与input的数据类型一致，支持非连续的Tensor， 数据格式为ND。shape为1维，长度与input入参中channel轴的长度相等。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • runningMean（aclTensor*, 计算输入): 可选参数，Device侧的aclTensor，训练期间计算的平均值。数据类型需要与input的数据类型一致，支持非连续的Tensor， 数据格式为ND。shape为1维，长度与input入参中channel轴的长度相等。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • runningVar（aclTensor*, 计算输入): 可选参数，Device侧的aclTensor，训练期间计算的方差。数据类型需要与input的数据类型一致，支持非连续的Tensor， 数据格式为ND。shape为1维，长度与input入参中channel轴的长度相等。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。

    • training(bool, 计算输入): Host侧的bool值，标记是否训练场景，true表示训练场景，false表示推理场景。

    • momentum(double, 计算输入): Host侧的double值，动量参数。

    • eps(double, 计算输入): Host侧的double值，添加到方差中的值，以避免出现除以零的情况。

    • output(aclTensor *, 计算输出): Device侧的aclTensor，数据类型需要与input的数据类型一致，支持非连续的Tensor，shape与input入参的shape相同，支持的shape和格式有：2维（对应的格式为NC），3维（对应的格式为NCL），4维（对应的格式为NCHW），5维（对应的格式为NCDHW），6-8维（对应的格式为ND，其中第2维固定为channel轴）。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT，FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT，FLOAT16、BFLOAT16。

    • saveMean(aclTensor *, 计算输出): Device侧的aclTensor，保存的均值。数据类型需要与input的数据类型一致，支持非连续的Tensor， 数据格式为ND。shape为1维，长度与input入参中channel轴的长度相等。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT，FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT，FLOAT16、BFLOAT16。

    • saveInvstd(aclTensor *, 计算输出): Device侧的aclTensor，保存的标准差的倒数。数据类型需要与input的数据类型一致，支持非连续的Tensor， 数据格式为ND。shape为1维，长度与input入参中channel轴的长度相等。

      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT，FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT，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。

    第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR): 1. 传入的指针类型入参是空指针。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. input，output数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
                                 2. input和output数据的shape不在支持的范围内。

aclnnBatchNorm

  • 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aclnnBatchNormGetWorkspaceSize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

无

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_batch_norm.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 shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) {
    shapeSize *= i;
  }
  return shapeSize;
}

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 == ACL_SUCCESS, 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 = {1, 2, 4};
  std::vector<int64_t> weightShape = {2};
  std::vector<int64_t> biasShape = {2};
  std::vector<int64_t> rMeanShape = {2};
  std::vector<int64_t> rVarShape = {2};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 2, 4};
  std::vector<int64_t> meanShape = {2};
  std::vector<int64_t> varShape = {2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* weightDeviceAddr = nullptr;
  void* biasDeviceAddr = nullptr;
  void* rMeanDeviceAddr = nullptr;
  void* rVarDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  void* meanDeviceAddr = nullptr;
  void* varDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* weight = nullptr;
  aclTensor* bias = nullptr;
  aclTensor* rMean = nullptr;
  aclTensor* rVar = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  aclTensor* mean = nullptr;
  aclTensor* var = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> weightHostData = {1, 1};
  std::vector<float> biasHostData = {0, 0};
  std::vector<float> rMeanHostData = {0, 0};
  std::vector<float> rVarHostData = {1, 1};
  std::vector<float> outHostData(8, 0);
  std::vector<float> meanHostData = {1, 1};
  std::vector<float> varHostData = {1, 1};
  bool training = true;
  double momentum = 0.1;
  double eps = 1e-5;

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建weight aclTensor
  ret = CreateAclTensor(weightHostData, weightShape, &weightDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &weight);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建bias aclTensor
  ret = CreateAclTensor(biasHostData, biasShape, &biasDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &bias);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建rMean aclTensor
  ret = CreateAclTensor(rMeanHostData, rMeanShape, &rMeanDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &rMean);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建rVar aclTensor
  ret = CreateAclTensor(rVarHostData, rVarShape, &rVarDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &rVar);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建mean aclTensor
  ret = CreateAclTensor(meanHostData, meanShape, &meanDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &mean);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建var aclTensor
  ret = CreateAclTensor(varHostData, varShape, &varDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &var);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;

  // aclnnBatchNorm接口调用示例
  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API名称
  // 调用aclnnBatchNorm第一段接口
  ret = aclnnBatchNormGetWorkspaceSize(self, weight, bias, rMean, rVar, training, momentum, eps, out, mean, var, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnBatchNormGetWorkspaceSize 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aclnnBatchNorm第二段接口
  ret = aclnnBatchNorm(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnBatchNorm 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
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr,
                    size * sizeof(resultData[0]), 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);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(weight);
  aclDestroyTensor(bias);
  aclDestroyTensor(rMean);
  aclDestroyTensor(rVar);
  aclDestroyTensor(out);
  aclDestroyTensor(mean);
  aclDestroyTensor(var);

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