aclnnGroupQuant

支持的产品型号

• 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“aclnnGroupQuantGetWorkspaceSize”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“aclnnGroupQuant”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnGroupQuantGetWorkspaceSize(const aclTensor* x, const aclTensor* scale, const aclTensor* groupIndex, const aclTensor* offsetOptional, int32_t dstType, aclTensor* y, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

• aclnnStatus aclnnGroupQuant(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：对输入x进行分组量化操作。
• 计算公式：$$y = round((x * scale) + offsetOptional)$$

aclnnGroupQuantGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • x（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，需要做量化的输入。shape为2维，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。数据类型支持FLOAT32，FLOAT16，BFLOAT16。如果dstType为3(INT32)，Shape的最后一维需要能被8整除；如果dstType为29(INT4)，Shape的最后一维需要能被2整除。
  • scale（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，量化中的scale值。数据类型支持FLOAT32，FLOAT16，BFLOAT16。scale为2维张量(scale的第1维与x的第1维相等)。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • groupIndex（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，Group量化中的groupIndex值。数据类型支持INT32，INT64。groupIndex为1维张量(维度与scale的第0维相等)。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • offsetOptional（aclTensor*，计算输入）：可选参数，Device侧的aclTensor，量化中的offset值。数据类型支持FLOAT32，FLOAT16，BFLOAT16，并且数据类型与scale一致。offsetOptional为1个数。
  • dstType（int32_t，计算输入）：Host侧整型属性，指定输出的数据类型，该属性数据类型支持：INT32。支持取值2，3，29，分别表示INT8，INT32，INT4。
  • y（aclTensor*，计算输出）: Device侧的aclTensor。shape为2维，数据类型支持INT8，INT32，INT4。类型为INT32时，Shape的最后一维是x最后一维的1/8，其余维度和x一致; 其他类型时，Shape与x一致。支持空Tensor，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
  • 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): 1. 传入的x、scale、groupIndex、y是空指针。
  返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. x、scale、groupIndex、offsetOptional、y的数据类型或数据格式不在支持的范围之内。
                                      2. scale与offsetOptional的数据类型不一致。
                                      3. x、scale、groupIndex、offsetOptional、y的shape不满足限制要求。
                                      4. y的数据类型为INT4时，x的shape尾轴大小不是偶数。
                                      5. y的数据类型为INT32时，x的shape尾轴不是y的shape尾轴大小的8倍，或者x与y的shape的非尾轴的大小不一致。

aclnnGroupQuant

• 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aclnnGroupQuantGetWorkspaceSize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

• 输入scale与输入offsetOptional的数据类型一致。
• 如果属性dstType为29(INT4)，那么输入x的Shape的最后一维需要能被2整除。
• 如果属性dstType为3(INT32)，那么输入x的Shape的最后一维需要能被8整除，输入x的shape尾轴是输出y的shape尾轴大小的8倍。
• 输入groupIndex必须是非递减序列，最小值不能小于0，最大值必须与输入x的shape的第0维大小相等；当不满足约束限制时，参数groupIndex不校验。
• 输入scale的第0维大小不支持为0。
• 输入offsetOptional的shape当前仅支持[1, ]或[ , ]。

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_group_quant.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> selfShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> scaleShape = {3, 2};
  std::vector<int64_t> groupIndexShape = {3};
  std::vector<int64_t> offsetShape = {1};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* scaleDeviceAddr = nullptr;
  void* groupIndexDeviceAddr = nullptr;
  void* offsetDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* scale = nullptr;
  aclTensor* groupIndex = nullptr;
  aclTensor* offset = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> scaleHostData = {1,2, 1, 2, 1, 2};
  std::vector<int32_t> groupIndexHostData = {1, 2, 4};
  std::vector<float> offsetHostData = {2};
  std::vector<int8_t> outHostData = {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scale aclTensor
  ret = CreateAclTensor(scaleHostData, scaleShape, &scaleDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &scale);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建groupIndex aclTensor
  ret = CreateAclTensor(groupIndexHostData, groupIndexShape, &groupIndexDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &groupIndex);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建offset aclTensor
  ret = CreateAclTensor(offsetHostData, offsetShape, &offsetDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &offset);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  const int32_t dstType = 2;

  // 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aclnnGroupQuant第一段接口
  ret = aclnnGroupQuantGetWorkspaceSize(self, scale, groupIndex, offset, dstType,
                                           out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGroupQuantGetWorkspaceSize 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aclnnGroupQuant第二段接口
  ret = aclnnGroupQuant(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGroupQuant 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，查看resultData中数据
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<int8_t> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(int8_t),
                    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: %d\n", i, resultData[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(scale);
  aclDestroyTensor(groupIndex);
  aclDestroyTensor(offset);
  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(scaleDeviceAddr);
  aclrtFree(groupIndexDeviceAddr);
  aclrtFree(offsetDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}