aclnnInplaceRandom
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“aclnnInplaceRandomGetWorkspaceSize”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“aclnnInplaceRandom”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnInplaceRandomGetWorkspaceSize(const aclTensor* selfRef, int64_t from, int64_t to, int64_t seed, int64_t offset, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnStatus aclnnInplaceRandom(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
功能描述
算子功能： 从[from, to-1]的离散均匀分布中采样的数填充selfRef张量。
aclnnInplaceRandomGetWorkspaceSize
参数说明：
- selfRef(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- from(int64_t, 计算输入)：host侧的整形，进行离散均匀分布取值的左边界，from的值需要在selfRef的数据类型取值范围内，from的取值需要小于to。
- to(int64_t, 计算输入)：host侧的整形，进行离散均匀分布取值的右边界，to的值需要在selfRef的数据类型取值范围内。
- seed(int64_t, 计算输入)：随机数生成器的种子，它影响生成的随机数序列。
- offset(int64_t, 计算输入)：随机数生成器的偏移量，它影响生成的随机数序列的位置。设置偏移量后，生成的随机数序列会从指定位置开始。
- 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。
返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：1. 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. from大于等于to。 3. to超过selfRef数据类型的取值范围。
aclnnInplaceRandom
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aclnnInplaceRandomGetWorkspaceSize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_random.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};
void* selfDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* self = nullptr;
std::vector<float> selfHostData = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
int64_t from = 0;
int64_t to = 10;
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);
// 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aclnnInplaceRandom第一段接口
ret = aclnnInplaceRandomGetWorkspaceSize(self, from, to, seed, offset, &workspaceSize, &executor);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceRandomGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceRandom第二段接口
ret = aclnnInplaceRandom(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceRandom 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(selfShape);
std::vector<float> resultData(size, 0);
ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfDeviceAddr,
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);
// 7. 释放Device资源，需要根据具体API的接口定义修改
aclrtFree(selfDeviceAddr);
if (workspaceSize > 0) {
aclrtFree(workspaceAddr);
}
aclrtDestroyStream(stream);
aclrtResetDevice(deviceId);
aclFinalize();
return 0;
}