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昇腾小AI

aclnnGluBackward

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“aclnnGluBackwardGetWorkspaceSize”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“aclnnGluBackward”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnGluBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOut, const aclTensor *self, int64_t dim, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnGluBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：GLU的反向。

  • 计算公式：

    ∂GLU(a,b)∂(a,b)=cat(σ(b),σ(b)⊗a⊗(1−σ(b)))\frac{\partial GLU(a,b)}{\partial(a,b)}=cat(\sigma(b),\sigma(b) \otimes a \otimes (1-\sigma(b)))

  • 数学计算表达式：

    假设输出的GLUGrad有两部分组成:out=[a_grad, b_grad]，则： sig_b = sigmoid(b) a_grad = y_grad * sig_b b_grad = a_grad * (a - a * sig_b) 其中：y_grad 为gradOut，a表示的是输入张量根据指定dim进行均分后的前部分张量，b表示后半部分张量。

aclnnGluBackwardGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • gradOut(aclTensor*): 表示梯度更新系数，数据类型必须与self的数据类型一致，shape为(∗1,M,∗2)(*_1,M,*_2)其中∗*表示self中对应维度，M=N/2M = N /2，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DOUBLE、FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持DOUBLE、FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
    • self(aclTensor*): tensor的维度必须大于0，且shape必须在入参dim对应的维度上可以整除2，shape表示为(∗1,N,∗2)(*_1,N,*_2)其中∗*表示任何数量的附加维，NN表示dim指定的维度大小，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DOUBLE、FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持DOUBLE、FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
    • dim(int64_t): 表示要拆分输入self的维度，数据类型支持INT64，取值范围[-self.dim，self.dim-1]。
    • out(aclTensor*): 数据类型必须与self的数据类型一致，shape必须与self的shape一致，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DOUBLE、FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持DOUBLE、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gradOut、self、out是空指针时。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：2. gradOut、self和out的数据类型不在支持的范围之内。
                                 3. 入参dim超出了self的shape可选维度范围[-self.dim，self.dim-1]。
                                 4. 入参self根据指定的dim所对应的维度不能整除2。
                                 5. out的shape不等于self的shape。
                                 6. gradOut、out的数据类型不与self一致。
                                 7. gradOut的shape不满足(*1,M,*2)其中M = N /2，N为self根据dim指定的该维度上的数值。
                                 8. gradOut、self、out的维度大于8。
                                 9. self的维度等于0。

aclnnGluBackward

  • 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aclnnGluBackwardGetWorkspaceSize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_glu_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 == 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> gradOutShape = {2,4,3};
  std::vector<int64_t> selfShape = {2,4,6};
  std::vector<int64_t> outShape = {2,4,6};
  void* gradOutDeviceAddr = nullptr;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOut = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;

  std::vector<float> gradOutHostData = {
    1,  1,  1,
    1,  1,  1,
    1,  1,  1,
    1,  1,  1,
    1,  1,  1,
    1,  1,  1,
    1,  1,  1,
    1,  1,  1
  };

  std::vector<float> selfHostData = {
    0.2948,  1.6331,  2.3158, -0.6872,  0.3036,  0.1575,
    0.2992,  1.0893, -0.1126,  0.1910, -1.3675,  0.5587,
    0.4928,  1.4385,  0.6834, -0.6529,  1.0361, -0.6160,
    1.2554, -2.0038,  0.5361, -1.4009, -0.7497, -0.8814,
    0.4113,  0.7549, -1.2869, -1.4354,  0.6939,  0.2192,
    0.3932,  1.8506, -0.7737,  3.6379, -0.9404, -1.1261,
    -1.6927,  0.8456,  0.6500,  0.2738,  0.5115,  0.3356,
    0.5763,  0.2667, -0.6570, -0.4159,  1.5258,  0.0843
  };
  std::vector<float> outHostData = {
    0, 0, 0, 0, 0, 0,
    0, 0, 0, 0, 0, 0,
    0, 0, 0, 0, 0, 0,
    0, 0, 0, 0, 0, 0,
    0, 0, 0, 0, 0, 0,
    0, 0, 0, 0, 0, 0,
    0, 0, 0, 0, 0, 0,
    0, 0, 0, 0, 0, 0
  };

  // 创建gradOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutHostData, gradOutShape, &gradOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 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);

  int64_t dim = -1;

  // 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aclnnGluBackward第一段接口
  ret = aclnnGluBackwardGetWorkspaceSize(gradOut, self, dim, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGluBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnGluBackward第二段接口
  ret = aclnnGluBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGluBackward 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(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，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(gradOut);
  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);
  aclrtFree(gradOutDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
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