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aclnnMul&aclnnInplaceMul

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。
  • Atlas 200/500 A2推理产品。

接口原型

  • aclnnMul和aclnnInplaceMul实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。

    • aclnnMul：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
    • aclnnInplaceMul：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。

  • 每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnMulGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceMulGetWorkspaceSize”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“aclnnMul”或者“aclnnInplaceMul”接口执行计算。

    • aclnnStatus aclnnMulGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

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

    • aclnnStatus aclnnInplaceMulGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclTensor *other, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

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

功能描述

  • 算子功能：完成tensor与tensor间的乘法计算。

  • 计算公式：

outi=selfi×otheriout_i = self_i \times other_i

aclnnMulGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self(aclTensor*,计算输入)：公式中的输入self，数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则，shape需要与other满足broadcast关系。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：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16。
      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品、Atlas 200/500 A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64。

    • other(aclTensor*,计算输入)：公式中的输入other，数据类型与self的数据类型需满足数据类型推导规则，shape需要与self满足broadcast关系。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：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16。
      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品、Atlas 200/500 A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64。

    • out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的输出out，数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型。shape需要与self和other进行broadcast之后的shape相等。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：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16。
      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品、Atlas 200/500 A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64。

    • 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、other、out是空指针时。
161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. self、other、out的数据类型不在支持的范围内时。
                                  2. self和other的数据类型不满足数据类型推导规则。
                                  3. 推导出的数据类型无法转换为指定输出out的类型。
                                  4. self和other的shape无法做broadcast。

aclnnMul

  • 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aclnnMulGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceMulGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • selfRef(aclTensor*,计算输入|计算输出)：公式中的输入self与输出out，数据类型需要与other的数据类型满足数据类型推导规则（参见互推导关系），且推导后的数据类型需支持转换到selfRef的数据类型。shape需要与other满足broadcast关系，且broadcast后的shape需与selfRef的shape相等。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：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16。
      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品、Atlas 200/500 A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64。

    • other(aclTensor*,计算输入)：公式中的输入other，数据类型需要与selfRef的数据类型满足数据类型推导规则（参见互推导关系），shape需要与selfRef满足broadcast关系。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：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16。
      • Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品、Atlas 200/500 A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64。

    • 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selfRef、other是空指针。
161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. selfRef和other的数据类型不在支持的范围内。
                                  2. selfRef和other的数据类型无法满足数据类型推导规则。
                                  3. selfRef和other的shape无法做broadcast。
                                  4. selfRef和other进行broadcast后的shape不等于selfRef的shape。

aclnnInplaceMul

  • 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aclnnInplaceMulGetWorkspaceSize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。

aclnnMul示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_mul.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};
  std::vector<int64_t> otherShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> otherHostData = {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3};
  std::vector<float> outHostData(8, 0);
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  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);

  // 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aclnnMul第一段接口
  ret = aclnnMulGetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMulGetWorkspaceSize 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aclnnMul第二段接口
  ret = aclnnMul(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMul 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，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(other);
  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(otherDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}

aclnnInplaceMul示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_mul.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};
  std::vector<int64_t> otherShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> otherHostData = {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3};
  std::vector<float> outHostData(8, 0);
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  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);
   
  // 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aclnnInplaceMul第一段接口
  ret = aclnnInplaceMulGetWorkspaceSize(self, other, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceMulGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceMul第二段接口
  ret = aclnnInplaceMul(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceMul 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，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(other);
  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(otherDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
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