aclnnErfinv&aclnnInplaceErfinv
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
aclnnErfinv和aclnnInplaceErfinv实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
- aclnnErfinv：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceErfinv：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnErfinvGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceErfinvGetWorkspaceSize”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“aclnnErfinv”或者“aclnnInplaceErfinv”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnErfinvGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)aclnnStatus aclnnErfinv(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)aclnnStatus aclnnInplaceErfinvGetWorkspaceSize(const aclTensor* selfRef, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)aclnnStatus aclnnInplaceErfinv(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)
功能描述
- 算子功能: erfinv是高斯误差函数erf的反函数。返回输入Tensor中每个元素对应在标准正态分布函数的分位数。
- 计算公式：
aclnnErfinvGetWorkspaceSize
参数说明：
self（aclTensor*，计算输入）：待进行erfinv计算的入参。对应计算公式中的
x。Device侧的aclTensor，数据格式支持ND，shape需要与out一致， 支持非连续的Tensor。- 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。
out（aclTensor*，计算输出）：erfinv计算的出参。对应计算公式中的
y。Device侧的aclTensor，数据格式支持ND，shape需要与self一致， 支持非连续的Tensor。- 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： 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self或out是空指针。 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. self和out的数据类型或数据格式不在支持的范围之内。 2. self和out的shape不一致。 3. self维度大于8维。
aclnnErfinv
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aclnnErfinvGetWorkspaceSize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。
aclnnInplaceErfinvGetWorkspaceSize
参数说明：
- selfRef（aclTensor*，计算输入/输出）： 待进行erfinv计算的入参。输入时对应计算公式中的
x，输出时内容为计算公式中的y，复用输入的空间。Device侧的aclTensor，数据格式支持ND，支持非连续的Tensor。- 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。
- selfRef（aclTensor*，计算输入/输出）： 待进行erfinv计算的入参。输入时对应计算公式中的
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： 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的selfRef是空指针。 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. selfRef的数据类型不在支持的范围之内。 2. selfRef的维度大于8维。
aclnnInplaceErfinv
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aclnnInplaceErfinvGetWorkspaceSize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_erfinv.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, 4};
std::vector<int64_t> outShape = {4, 4};
void* selfDeviceAddr = nullptr;
void* outDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* self = nullptr;
aclTensor* out = nullptr;
std::vector<float> selfHostData = {0, 1.123, -2.001, 303.45, 40009, -50.1234, 60.666, -7.6543,
8000, -9.009, 1024, -11.23345, 12, 1356, -14.99, -15.34023};
std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 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);
// 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aclnnErfinv第一段接口
ret = aclnnErfinvGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnErfinvGetWorkspaceSize 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aclnnErfinv第二段接口
ret = aclnnErfinv(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnErfinv 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);
// 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
aclrtFree(selfDeviceAddr);
aclrtFree(outDeviceAddr);
if (workspaceSize > 0) {
aclrtFree(workspaceAddr);
}
aclrtDestroyStream(stream);
aclrtResetDevice(deviceId);
aclFinalize();
return 0;
}
