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昇腾小AI

aclnnMeanV2

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“aclnnMeanV2GetWorkspaceSize”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“aclnnMeanV2”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnMeanV2GetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclIntArray* dim, bool keepDim, bool noopWithEmptyAxes, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  • aclnnStatus aclnnMeanV2(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：按指定维度对Tensor求均值。

aclnnMeanV2GetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self（aclTensor*，计算输入)：Device侧的aclTensor。输入为空tensor时，输出类型不能是复数类型COMPLEX64和COMPLEX128。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、COMPLEX64、COMPLEX128
      • Atlas 训练系列产品：FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、COMPLEX64、COMPLEX128
    • dim(aclIntArray*，入参)：host侧的aclIntArray，支持的数据类型为INT32、INT64。取值范围为[-r, r-1]，其中r为输入数据的维度。
    • keepDim(bool，入参)：reduce轴的维度是否保留，数据类型为BOOL。
    • noopWithEmptyAxes(bool，入参)：定义dim输入为[]时的行为。为false时，dim为[]会reduce所有轴；为true时，dim为[]时会保留所有轴，输出tensor与输入tensor一致。
    • out(aclTensor*，计算输出)：Device侧的aclTensor，并且数据类型需要和self一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、COMPLEX64、COMPLEX128
      • Atlas 训练系列产品：FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、COMPLEX64、COMPLEX128
    • 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self、out和dim是空指针时。
161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. self、out数据类型不在支持的范围内时。
                                  2. self、out的数据格式不在支持的范围内时。
                                  3. dim数组中的维度超出输入Tensor的维度范围。
                                  4. dim数组中元素重复

aclnnMeanV2

  • 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aclnnMeanV2GetWorkspaceSize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

示例编译和执行请参考编译与运行样例。

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_mean.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 = {2, 2, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {2, 2};

  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclIntArray* dim = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;

  std::vector<float> selfHostData = {2, 3, 5, 8, 4, 12, 6, 7};
  std::vector<float> outHostData = {2, 3, 5, 8};
  std::vector<int64_t> dimData = {1, 2};
  bool keepdim = false;
  bool noopWithEmptyAxes = true;

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建dim aclIntArray
  dim = aclCreateIntArray(dimData.data(), 1);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return false);
  // 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aclnnMeanV2第一段接口
  ret = aclnnMeanV2GetWorkspaceSize(self, dim, keepdim, noopWithEmptyAxes, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMeanV2GetWorkspaceSize 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aclnnMeanV2第二段接口
  ret = aclnnMeanV2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMeanV2 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(self);
  aclDestroyIntArray(dim);
  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);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
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