aclnnPrecisionCompare

支持的产品型号

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“aclnnPrecisionCompareGetWorkspaceSize”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“aclnnPrecisionCompare”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnPrecisionCompareGetWorkspaceSize(const aclTensor *golden, const aclTensor *realdata, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);
aclnnStatus aclnnPrecisionCompare(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream);

功能描述

算子功能：计算两个Tensor元素是否相同，进行精度比对，返回算子执行的状态码，不会触发管理面故障上报。

aclnnPrecisionCompareGetWorkspaceSize

参数说明：
- golden(aclTensor*, 计算输入): Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16, FLOAT, BFLOAT16，数据类型需要与realdata一致，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，shape支持0-8维，且shape需要与realdata一致。
- realdata(aclTensor*, 计算输入): Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16, FLOAT，BFLOAT16, 数据类型需要与golden一致，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，shape支持0-8维，且shape需要与golden一致。
- out(aclTensor*, 计算输出): Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT32，数据格式支持ND，shape支持0维。
```
0: 成功。
1: 精度比对算子内部入参校验失败。
2: 精度比对算子内部执行失败。
503: 高比特位精度比对异常，不触发管理面故障上报。
505：低比特位精度比对异常，不触发管理面故障上报。

备注：高比特位说明：
FLOAT16/BFLOAT16: 指数位（Bit14、Bit13、Bit12），符号位（Bit15）
FLOAT：指数位(Bit30、Bit29、Bit28)，符号位(Bit31)
```
- 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golden、realdata或out是空指针。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. golden、realdata或out的数据类型不在支持的范围之内。
                                 2. golden和realdata数据类型不一致。
                                 3. golden或realdata的维度大于8.
                                 4. golden和realdata的shape不一致。
                                 5. out的数据维度不是0维。

aclnnPrecisionCompare

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aclnnPrecisionCompareGetWorkspaceSize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 <cmath>
#include <limits>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_precision_compare.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> goldenShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> realdataShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {};
  void* goldenDeviceAddr = nullptr;
  void* realdataDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* golden = nullptr;
  aclTensor* realdata = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> goldenHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> realdataHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<uint32_t> outHostData = {0};
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(goldenHostData, goldenShape, &goldenDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &golden);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(realdataHostData, realdataShape, &realdataDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &realdata);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_UINT32, &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
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnPrecisionCompare第一段接口
  ret = aclnnPrecisionCompareGetWorkspaceSize(golden, realdata, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnPrecisionCompareGetWorkspaceSize 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aclnnPrecisionCompare第二段接口
  ret = aclnnPrecisionCompare(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnPrecisionCompare 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<uint32_t> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(uint32_t), 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: %d\n", i, resultData[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(golden);
  aclDestroyTensor(realdata);
  aclDestroyTensor(out);

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