aclnnGeluBackward

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“aclnnGeluBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnGeluBackward”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnGeluBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *self, const aclTensor *gradInput, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnGeluBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：完成aclnnGelu的反向。
计算公式：

Gelu正向（其中x可以为标量或者Tensor）：
$Gelu(x)=x \cdot \Phi(x)=x/2 \cdot [1+erf(x/\sqrt{2})]$
其中erf的计算公式为：
$erf(x)=\frac{2}{\sqrt \pi}\sum^{\infty}_{n=0}{\frac{(-1)^n \cdot x^{2n+1}}{n! \cdot (2n+1)}}$
gradInput和gradOutput的关系可以表示为：
$gradInput = gradOutput \cdot (\frac{1}{2}+\frac{1}{2} \cdot erf(\frac{x}{\sqrt2})+\frac{x}{\sqrt{2\pi}} \cdot e^{-\frac{x^2}{2}})$
Gelu近似计算公式为：
$Gelu(x)=0.5x(1+tanh(\sqrt{2/\pi}(x+0.044715x^3)))$

aclnnGeluBackwardGetWorkspaceSize

参数说明：
- gradOutput(aclTensor*，计算输入)：求梯度时的权重，即为了将正向输出的tensor变为标量所相乘的权重tensor，shape需要和正向self的shape满足broadcast关系。Device侧的aclTensor，dtype与self的dtype满足数据类型推导规则，数据格式支持ND，支持非连续的Tensor。
  - 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。
- self(aclTensor*，计算输入)：Gelu的正向输入值，shape需要和gradOutput的shape满足broadcast关系。Device侧的aclTensor，dtype与self的dtype满足数据类型推导规则，数据格式支持ND，支持非连续的Tensor。
  - 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。
- gradInput(aclTensor*，计算输出)：backward计算的输出，为GELU正向入参的梯度值，即对输入进行求导后的结果，shape与gradOutput和self进行broadcast后的shape一致。dtype与self和gradOutput进行数据类型推导后的结果一致。Device侧的aclTensor，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。

161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：
1. 传入的gradOutput、self、gradInput是空指针。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：
1. gradOutput、self、gradInput的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
2. gradOutput、self、gradInput的维度关系不满足可broadcast原则。
3. gradOutput、self、gradInput的数据类型不满足数据类型推导规则。

aclnnGeluBackward

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aclnnGeluBackwardGetWorkspaceSize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_gelu_backward.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侧引擎
  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 == 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> gradOutputShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> gradInputShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* gradInputDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* gradInput = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<int> gradOutputHostData = {1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1};
  std::vector<int> gradInputHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &gradOutput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(gradInputHostData, gradInputShape, &gradInputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradInput);
  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aclnnGeluBackward第一段接口
  ret = aclnnGeluBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, self, gradInput, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGeluBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnGeluBackward第二段接口
  ret = aclnnGeluBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGeluBackward 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(gradInputShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), gradInputDeviceAddr, 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(gradOutput);
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(gradInput);

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