aclnnClampMin

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“aclnnClampMinGetWorkspaceSize”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“aclnnClampMin”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnClampMinGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclScalar* clipValueMin, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnClampMin(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：将输入的所有元素限制在[min, inf]范围内。
计算公式：
${y}_{i} = max({{x}_{i}},{min\_value}_{i})$

aclnnClampMinGetWorkspaceSize

参数说明：
- self（aclTensor*，计算输入): 输入tensor，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  - Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BFLOAT16。
- clipValueMin(aclScalar*，计算输入): 下界。
  - Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BFLOAT16。
- out(aclTensor *，计算输出)：数据类型和self保持一致，shape和self保持一致，数据格式支持ND。
  - Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、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。

返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：1. 传入的self、out其中一个为空指针，min为空指针。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. self、out的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
                                      2. self的数据类型与输出out的类型不一致。

aclnnClampMin

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aclnnClampMinGetWorkspaceSize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_clamp.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acl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的接口定义构造
    std::vector<int64_t> shape = {4, 2};

    void* selfDeviceAddr = nullptr;
    void* outDeviceAddr = nullptr;
    aclTensor* self = nullptr;
    aclScalar* min = nullptr;
    aclTensor* out = nullptr;

    float min_v = 2;

    std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 0, 3, 0, 5, 0, 7};
    std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

    // 创建self aclTensor
    ret = CreateAclTensor(selfHostData, shape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建min
    min = aclCreateScalar(&min_v, aclDataType::ACL_FLOAT);
    CHECK_RET(min != nullptr, return ret);
    // 创建out aclTensor
    ret = CreateAclTensor(outHostData, shape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

    // 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aclnnClampMin第一段接口
    ret = aclnnClampMinGetWorkspaceSize(self, min, out, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnClampMinGetWorkspaceSize 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aclnnClampMin第二段接口
    ret = aclnnClampMin(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnClampMin 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(shape);
    std::vector<float> resultData(size, 0);
    ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(float),
                      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);
    aclDestroyScalar(min);
    aclDestroyTensor(out);

    // 7. 释放device 资源
    aclrtFree(selfDeviceAddr);
    aclrtFree(outDeviceAddr);
    if (workspaceSize > 0) {
        aclrtFree(workspaceAddr);
    }
    aclrtDestroyStream(stream);
    aclrtResetDevice(deviceId);
    aclFinalize();

    return 0;
}