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昇腾小AI

aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal

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。
  • Atlas 200/500 A2推理产品。

接口原型

  • aclnnReciprocal和aclnnInplaceReciprocal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。

    • aclnnReciprocal：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
    • aclnnInplaceReciprocal：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“aclnnReciprocalGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize“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“aclnnReciprocal”或者”aclnnInplaceReciprocal“接口执行计算。

    • aclnnstatus aclnnReciprocalGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
    • aclnnstatus aclnnReciprocal(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
    • aclnnstatus aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
    • aclnnstatus aclnnInplaceReciprocal(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：返回一个具有每个输入元素倒数的新张量。

  • 计算公式：

out=1inputout = {\frac{1} {input}}

  • 示例：

    input = tensor([1,2,3,4])，经过reciprocal计算后，out = tensor([1.00, 0.50, 0.33, 0.25])

aclnnReciprocalGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self（aclTensor*，计算输入): Device侧的aclTensor，支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，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DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、FLOAT32、FLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL。

    • out(aclTensor *，计算输出): Device侧的aclTensor，shape需要与self一致。支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，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DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、FLOAT32、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、FLOAT32、FLOAT16、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。

    161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR): 1. 传入的self或out是空指针。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. self或out的数据类型不在支持的范围内。
                                 2. self或out的数据格式不在支持的范围内。
                                 3. self的维度超过8维。
                                 4. self或out的数据格式不一致。
                                 5. self与out的shape不同。

aclnnReciprocal

  • 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aclnnReciprocalGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • selfRef（aclTensor*，计算输入|计算输出): Device侧的aclTensor，支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，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DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、FLOAT32、FLOAT16。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、FLOAT32、FLOAT16、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。

    161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR): 1. 传入的selfRef是空指针。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. selfRef的数据类型不在支持的范围内。
                                 2. selfRef的数据格式不在支持的范围内。
                                 3. selfRef的维度超过8维。

aclnnInplaceReciprocal

  • 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aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize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。 aclnnReciprocal示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_reciprocal.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 = {1, 2, 4};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 2, 4};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> outHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  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aclnnReciprocal第一段接口
  ret = aclnnReciprocalGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReciprocalGetWorkspaceSize 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aclnnReciprocal第二段接口
  ret = aclnnReciprocal(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnReciprocal 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(self);
  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;
}

aclnnInplaceReciprocal示例代码：

​```c++ #include #include #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_reciprocal.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& 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 int CreateAclTensor(const std::vector& hostData, const std::vector& 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 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 selfRefShape = {1, 2, 4}; void* selfRefDeviceAddr = nullptr; aclTensor* selfRef = nullptr; std::vector selfRefHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}; // 创建selfRef aclTensor ret = CreateAclTensor(selfRefHostData, selfRefShape, &selfRefDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &selfRef); 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aclnnInplaceReciprocal第一段接口 ret = aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize(selfRef, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceReciprocal第二段接口 ret = aclnnInplaceReciprocal(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceReciprocal 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(selfRefShape); std::vector resultData(size, 0); ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfRefDeviceAddr, 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(selfRef);

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

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