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昇腾小AI

aclnnRoundDecimals&aclnnInplaceRoundDecimals

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

  • aclnnRoundDecimals和aclnnInplaceRoundDecimals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。

    • aclnnRoundDecimals：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
    • aclnnInplaceRoundDecimals：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“aclnnRoundDecimalsGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceRoundDecimalsGetWorkspaceSize”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“aclnnRoundDecimals”或者“aclnnInplaceRoundDecimals”接口执行计算。

    • aclnnStatus aclnnRoundDecimalsGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, int64_t decimals, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

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

    • aclnnStatus aclnnInplaceRoundDecimalsGetWorkspaceSize(aclTensor* selfRef, int64_t decimals, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

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

功能描述

算子功能：将输入Tensor的元素四舍五入到指定的位数。

aclnnRoundDecimalsGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self（aclTensor*, 计算输入)：输入Tensor，Device侧的aclTensor，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8，且shape需要与out一致。

      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64。

    • decimals(int64_t, 计算输入)：指定需要四舍五入的位数。

    • out(aclTensor *, 计算输出)：输出Tensor，Device侧的aclTensor，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8，且shape需要与self一致。

      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、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。

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之内。
                         2. self和out的数据类型不一致。
                         3. self和out的shape不一致。
                         4. self或out的维数大于8。

aclnnRoundDecimals

  • 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aclnnRoundDecimalsGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceRoundDecimalsGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • selfRef（aclTensor*, 计算输入)：输入Tensor，Device侧的aclTensor，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8。

      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64。

    • decimals(int64_t, 计算输入)：指定需要四舍五入的位数。

    • 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之内。
                         2. selfRef的维数大于8。

aclnnInplaceRoundDecimals

  • 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aclnnInplaceRoundDecimalsGetWorkspaceSize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_round.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的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7,0.8};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  int decimals = 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);

  // 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aclnnRoundDecimals第一段接口
  ret = aclnnRoundDecimalsGetWorkspaceSize(self, decimals, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRoundDecimalsGetWorkspaceSize 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aclnnRoundDecimals第二段接口
  ret = aclnnRoundDecimals(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRoundDecimals failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    
    
  uint64_t inplaceWorkspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* inplaceExecutor;
  // 调用aclnnInplaceRoundDecimals第一段接口
  ret = aclnnInplaceRoundDecimalsGetWorkspaceSize(self, decimals, &inplaceWorkspaceSize, &inplaceExecutor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceRoundDecimalsGetWorkspaceSize 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* inplaceWorkspaceAddr = nullptr;
  if (inplaceWorkspaceSize > 0) {
    ret = aclrtMalloc(&inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  }
  // 调用aclnnInplaceRoundDecimals第二段接口
  ret = aclnnInplaceRoundDecimals(inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, inplaceExecutor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceRoundDecimals 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(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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