aclnnMaxN

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“aclnnMaxNGetWorkspaceSize”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“aclnnMaxN”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnMaxNGetWorkspaceSize(const aclTensorList* tensors, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
• aclnnStatus aclnnMaxN(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：对输入tensor列表中每个输入tensor对应元素求max。

• 计算公式：

$$out_i = max(input0_i, input1_i,...)$$

aclnnMaxNGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • tensors(aclTensorList*, 计算输入)：Device侧的aclTensorList，tensors里面的tensor的shape需要互相满足broadcast关系, tensors里面的tensor的dtype需要保持一致。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FLOAT16、FLOAT、INT8、INT32、INT64。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、INT8、INT32、INT64、BFLOAT16。

  • out(aclTensor*，计算输出)：Device侧的aclTensor，dtype需要和tensors中的tensor的dtype一致, shape需要是输入tensorlist中所有tensor broadcast之后的shape。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FLOAT16、FLOAT、INT8、INT32、INT64。
    • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT、INT8、INT32、INT64、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

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tensors或out是空指针。
返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. tensors列表中tensor或out的数据类型不在支持的范围之内。
                                  2. tensors列表中tensor和out的数据类型不一致。
                                  3. tensors列表中tensor和out的shape不满足broadcast规则，或者broadcast后的shape与out不一致。
                                  4. tensors列表中tensor最大维度超过8.

aclnnMaxN

• 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aclnnMaxNGetWorkspaceSize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_maxn.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acl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> selfShape1 = {2, 3};
  std::vector<int64_t> selfShape2 = {1, 3};
  std::vector<int64_t> outShape = {2, 3};
  void* input1DeviceAddr = nullptr;
  void* input2DeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* input1 = nullptr;
  aclTensor* input2 = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> input1HostData = {11, 12, 13, 4, 5, 6};
  std::vector<float> input2HostData = {7, 8, 9};
  std::vector<float> outHostData(6, 0);

  // 创建input1 aclTensor
  ret = CreateAclTensor(input1HostData, selfShape1, &input1DeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &input1);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 创建input2 aclTensor
  ret = CreateAclTensor(input2HostData, selfShape2, &input2DeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &input2);
  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);

  std::vector<aclTensor*> tmp{input1, input2};
  aclTensorList* tensorList = aclCreateTensorList(tmp.data(), tmp.size());

  // 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aclnnMaxN第一段接口
  ret = aclnnMaxNGetWorkspaceSize(tensorList, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMaxNGetWorkspaceSize 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aclnnMaxN第二段接口
  ret = aclnnMaxN(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMaxN 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(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
  aclDestroyTensorList(tensorList);
  aclDestroyTensor(out);


  // 7. 释放Device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(input1DeviceAddr);
  aclrtFree(input2DeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();

  return 0;
}