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昇腾小AI

aclnnNormalTensorTensor

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“aclnnNormalTensorTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnNormalTensorTensor”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnNormalTensorTensorGetWorkspaceSize(const aclTensor *mean, const aclTensor *std, int64_t seed, int64_t offset, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnNormalTensorTensor(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：返回一个随机数，该随机数是从给定的均值(tensor)和标准差(tensor)的独立正态分布中获取，mean和std的shape不需匹配，但是张量中元素总数需要相同。

aclnnNormalTensorTensorGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • mean(aclTensor*，计算输入)：生成随机数分布均值的张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT和DOUBLE，且数据类型与std的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系），shape需要与std满足broadcast关系，且shape不超过8维，数据格式支持ND。

    • std(aclTensor*，计算输入)：生成随机数分布标准差的张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT和DOUBLE，且数据类型与mean的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系），shape需要与mean满足broadcast关系，且shape不超过8维，数据格式支持ND。

    • seed(int64_t，计算输出)：采样伪随机数生成器的种子值，数据类型支持INT64。

    • offset(int64_t，计算输出)：采样伪随机数生成器的偏移量，数据类型支持INT64。

    • out(aclTensor*，计算输出): 输出张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16和DOUBLE，且数据类型需要是mean与std推导之后可转换的数据类型，shape需要和mean与std broadcast之后的shape相等, 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mean、std或者out为空指针。
返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. 传入的mean、std和out的数据类型不在支持的范围之内。
                                     2. mean和std的shape无法做broadcast。
                                     3. mean或者std或者out的shape超过8维。
                                     4. mean和std的shape做broadcast之后不等于out的shape。
                                     5. mean和std无法做数据类型推导。
                                     6. mean和std推导出的数据类型无法转换为指定输出out的类型。

aclnnNormalTensorTensor

  • 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aclnnNormalTensorTensorGetWorkspaceSize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_normal_out.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> meanShape = {1, 4};
  std::vector<int64_t> stdShape = {1, 4};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 4};
  void* meanDeviceAddr = nullptr;
  void* stdDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* mean = nullptr;
  aclTensor* std = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> meanHostData = {1.1, 1.2, 1.3, 1.4};
  std::vector<float> stdHostData = {0.5, 0.6, 0.4, 0.5};
  std::vector<float> outHostData = {0.0, 0.0, 0.0, 0.0};
  int64_t seed = 1;
  int64_t offset = 1;

  // 创建mean aclTensor
  ret = CreateAclTensor(meanHostData, meanShape, &meanDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &mean);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建std aclTensor
  ret = CreateAclTensor(stdHostData, stdShape, &stdDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &std);
  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aclnnNormalTensorTensor第一段接口
  ret = aclnnNormalTensorTensorGetWorkspaceSize(mean, std, seed, offset, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnNormalTensorTensorGetWorkspaceSize 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aclnnNormalTensorTensor第二段接口
  ret = aclnnNormalTensorTensor(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnNormalTensorTensor 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
  aclDestroyTensor(mean);
  aclDestroyTensor(std);
  aclDestroyTensor(out);

  // 7. 释放device 资源
  aclrtFree(meanDeviceAddr);
  aclrtFree(stdDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();

  return 0;
}
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