aclnnDropout

支持的产品型号

• 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“aclnnDropoutGetWorkspaceSize”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“aclnnDropout”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnDropoutGetWorkspaceSize(const aclTensor* input, double p, bool train, int64_t seed, int64_t offset, aclTensor* out, aclTensor* maskOut, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
• aclnnStatus aclnnDropout(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：训练过程中，按照概率p随机将输入中的元素置零，并将输出按照1/(1-p)的比例缩放。

$$out_i=\begin{cases}0,&\text { with probability }p \\\frac{1}{1-p}input_i,&\text { with probability }1-p\end{cases}$$

aclnnDropoutGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • input(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入input，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），支持非连续的Tensor, 数据格式支持ND 。

  • p(double, 计算输入)：元素置零的概率。

  • train(bool, 计算输入)：是否训练场景。

  • seed(int64_t, 计算输入)：随机数的种子，影响生成的随机数序列。

  • offset(int64_t, 计算输入)：随机数的偏移量，它影响生成的随机数序列的位置。

  • out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的out，数据类型需要是input可转换的数据类型，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape需要与input一致，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。

  • maskOut(aclTensor*, 计算输出)：bit类型并使用UINT8类型存储的mask数据。数据类型支持UINT8，shape需要为(align(input的元素个数,128)/8)。支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。当p=0、p=1或train=false场景下，不对传入的maskOut做任何处理；其它场景下以给定的p为置零概率生成mask。

  • 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input、out、maskOut为空指针。
161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. input、out、maskOut的数据类型不在支持的范围之内。
                                  2. p的值不在0和1之间。
                                  3. input维度超过8维，input和out的shape不一致。
                                  4. maskOut的shape不满足条件。

aclnnDropout

• 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aclnnDropoutGetWorkspaceSize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_dropout.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_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 = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> maskOutShape = {16};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  void* maskOutDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  aclTensor* maskOut = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> outHostData(8, 0);
  std::vector<uint8_t> maskOutHostData(16, 0);
  double p = 0.5;
  bool train = true;
  int64_t seed = 1234;
  int64_t offset = 0;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  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maskOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(maskOutHostData, maskOutShape, &maskOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_UINT8, &maskOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的Api名称
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnDropout第一段接口
  ret = aclnnDropoutGetWorkspaceSize(self, p, train, seed, offset, out, maskOut, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDropoutGetWorkspaceSize 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aclnnDropout第二段接口
  ret = aclnnDropout(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDropout 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(out);
  aclDestroyTensor(maskOut);
  
  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  aclrtFree(maskOutDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}