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昇腾小AI

aclnnRound&aclnnInplaceRound

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

  • aclnnRound和aclnnInplaceRound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。

    • aclnnRound：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
    • aclnnInplaceRound：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“aclnnRoundGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize“接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnRound”或者”aclnnInplaceRound“接口执行计算。

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

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

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

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

功能描述

算子功能：将输入的值舍入到最接近的整数，若该值与两个整数距离一样则向偶数取整。

aclnnRoundGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self(aclTensor*，计算输入)：Device侧的aclTensor，数据格式支持ND，shape不支持9D及以上。
      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、 FLOAT32、 DOUBLE、 INT32、 INT64。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、 FLOAT32、 DOUBLE、 INT32、 INT64。
    • out(aclTensor *，计算输出)：Device侧的aclTensor，shape与self一致，dtype与self一致，数据格式支持ND。
      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、 FLOAT32、 DOUBLE、 INT32、 INT64。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、 FLOAT32、 DOUBLE、 INT32、 INT64。
    • 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。

第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. Tensor为空指针。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. self和out的数据类型或数据格式不在支持的范围之内。
                                 2. self和out的shape不一致。
                                 3. self和out的dtype不一致。

aclnnRound

  • 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aclnnRoundGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • selfRef(aclTensor*，计算输入)：Device侧的aclTensor，数据格式支持ND，shape不支持9D及以上。
      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、 FLOAT32、 DOUBLE、 INT32、 INT64。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、 FLOAT32、 DOUBLE、 INT32、 INT64。
    • 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。

第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的Tensor为空指针。
返回561101（ACLNN_ERR_INNER_CREATE_EXECUTOR）：1.内部错误，执行器创建失败。

aclnnInplaceRound

  • 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aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize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

  • 当输入值在[-0.5, -0]之间时，输出值为0

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 "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_round.h"
#include <iostream>
#include <vector>

#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 == 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的接口定义构造
    std::vector<int64_t> selfShape = {1, 3};
    std::vector<int64_t> outShape = {1, 3};

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

    std::vector<float> selfHostData = {1.1, 2.8, 3.5};
    std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0};

    // 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);

    uint64_t workspaceSize = 0;
    aclOpExecutor* executor;
    // aclnnRound接口调用示例
    // 3. 调用aclnnRound第一段接口
    ret = aclnnRoundGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRoundGetWorkspaceSize 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aclnnRound第二段接口
    ret = aclnnRound(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRound 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<int> 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: %hhu\n", i, resultData[i]);
    }

    // aclnnInplaceRound接口调用示例
    // step3. 调用aclnnInplaceRound第一段接口
    ret = aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize(self, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceRoundGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
    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aclnnInplaceRound第二段接口
    ret = aclnnInplaceRound(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceRound failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // step4. 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);
    // step5. 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
    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: %hhu\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
    aclrtFree(selfDeviceAddr);
    aclrtFree(outDeviceAddr);
    if (workspaceSize > 0) {
      aclrtFree(workspaceAddr);
    }
    aclrtDestroyStream(stream);
    aclrtResetDevice(deviceId);
    aclFinalize();

    return 0;
}
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