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昇腾小AI

aclnnLinspace

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“aclnnLinspaceGetWorkspaceSize”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“aclnnLinspace”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnLinspaceGetWorkspaceSize(const aclScalar *start, const aclScalar *end, int64_t steps, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnLinspace(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：创建一个大小为steps的1维向量，其值从start起始到end结束（包含）线性均匀分布。

  • 计算公式：

out=(start,start+end−startsteps−1,...,start+(steps−2)∗end−startsteps−1,end)out = (start, start + \frac{end - start}{steps - 1},...,start + (steps - 2) * \frac{end - start}{steps -1}, end)

aclnnLinspaceGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • start(aclScalar *，计算输入)：获取值的范围的起始位置，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）、FLOAT、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）、INT32、COMPLEX64、COMPLEX128，数据格式支持ND。

    • end(aclScalar *，计算输入)：获取值的范围的结束位置，数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）、FLOAT、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）、INT32、COMPLEX64、COMPLEX128，数据格式支持ND。

    • steps(int64_t *，计算输入)：获取值的步长，数据类型支持INT64，数据格式支持ND。需要满足steps大于等于0。

    • out(aclTensor *，计算输出)：指定的输出Tensor；数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）、FLOAT、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）、INT32、COMPLEX64、COMPLEX128，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。

    返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：1. 传入的start、end、steps或out是空指针。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. start、end、steps或out的数据类型不在支持的范围之内。
                                      2. steps小于0。

aclnnLinspace

  • 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aclnnLinspaceGetWorkspaceSize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_linspace.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 == 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> outShape = {8};
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclScalar* start = nullptr;
  aclScalar* end = nullptr;
  aclScalar* steps = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  float startValue = 0.0f;
  float endValue = 1.0f;
  int64_t stepsValue = 8;

  // 创建start aclScalar
  start = aclCreateScalar(&startValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(start != nullptr, return ret);
  // 创建end aclScalar
  end = aclCreateScalar(&endValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(end != nullptr, return ret);
  // 创建steps aclScalar
  steps = aclCreateScalar(&stepsValue, aclDataType::ACL_INT64);
  CHECK_RET(steps != nullptr, 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
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnLinspace第一段接口
  ret = aclnnLinspaceGetWorkspaceSize(start, end, stepsValue, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLinspaceGetWorkspaceSize 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aclnnLinspace第二段接口
  ret = aclnnLinspace(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLinspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 4. 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
  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和aclScalar
  aclDestroyScalar(start);
  aclDestroyScalar(end);
  aclDestroyTensor(out);

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

  return 0;
}
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