aclnnTriu&aclnnInplaceTriu

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

aclnnTriu和aclnnInplaceTriu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。
- aclnnTriu：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceTriu：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 “aclnnTriuGetWorkspaceSize” 或者 “aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize” 接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用 “aclnnTriu” 或者 “aclnnInplaceTriu” 接口执行计算。
- aclnnStatus aclnnTriuGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, int64_t diagonal, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
- aclnnStatus aclnnTriu(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)
- aclnnStatus aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize(aclTensor* selfRef, int64_t diagonal, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
- aclnnStatus aclnnInplaceTriu(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：将输入的self张量的最后二维（按shape从左向右数）沿对角线的左下部分置零。参数diagonal可正可负，默认为零，正数表示主对角线向右上方向移，负数表示主对角线向左下方向移动。
计算公式：下面用i表示遍历倒数第二维元素的序号（i是行索引），用j表示遍历最后一维元素的序号（j是列索引），用d表示diagonal，在(i, j)对应的二维坐标图中，i+d==j表示在对角线上，
$对角线及其右上方，即i+d<=j，保留原值： out_{i, j} = self_{i, j}\\ 而位于对角线左下方的情况，即i+d>j，置零（不含对角线）：out_{i, j} = 0$
示例：

self = [[9, 6, 3], [1, 2, 2], [3, 4, 1]] triu(self, diagonal=0)的结果为： [[9, 6, 3], [0, 2, 2], [0, 0, 1]] 调整diagonal的值，triu(self, diagonal=1)结果为： [[0, 6, 3], [0, 0, 2], [0, 0, 0]] 调整diagonal为-1，triu(self, diagonal=-1)结果为： [[9, 6, 3], [1, 2, 2], [0, 4, 1]]

aclnnTriuGetWorkspaceSize

参数说明：
- self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的 $self$ $se l f$ ，Device侧的aclTensor，shape支持2-8维和0维。数据格式支持ND、NCHW、NHWC、HWCN、NDHWC、NCDHW。
  - Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持UINT64、INT64、UINT32、 INT32、UINT16、INT16、UINT8、 INT8、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、BOOL。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持UINT64、INT64、UINT32、 INT32、UINT16、INT16、UINT8、 INT8、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、BOOL、BFLOAT16。
- diagonal(int64_t, 计算输入)：对角线偏移量，数据类型int64_t。
- out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的 $out$ $o u t$ ，Device侧的aclTensor，shape支持2-8维和0维，数据类型和shape需要与self保持一致。数据格式需要与self保持一致，支持ND、NCHW、NHWC、HWCN、NDHWC、NCDHW。
  - Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持UINT64、INT64、UINT32、 INT32、UINT16、INT16、UINT8、 INT8、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、BOOL。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持UINT64、INT64、UINT32、 INT32、UINT16、INT16、UINT8、 INT8、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、BOOL、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。

第一段接口完成入参校验，出现如下场景时报错：
返回161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 参数self、out是空指针。
返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. 参数self、out的数据类型不在支持范围内。
                                    2. 参数self、out的数据格式是私有格式。
                                    3. self、out的数据类型不一致。
                                    4. self、out的shape不一致。
                                    5. self、out的数据格式不一致。
                                    6. self维度大于8，或小于2且不是0。

aclnnTriu

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aclnnTriuGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize

参数说明：
- selfRef(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，shape支持2-8维和0维。数据格式支持ND、NCHW、NHWC、HWCN、NDHWC、NCDHW。
  - Atlas 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：数据类型支持UINT64、INT64、UINT32、 INT32、UINT16、INT16、UINT8、 INT8、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、BOOL。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持UINT64、INT64、UINT32、 INT32、UINT16、INT16、UINT8、 INT8、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、BOOL、BFLOAT16。
- diagonal(int64_t, 计算输入)：对角线偏移量，数据类型int64_t。
- 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，出现如下场景时报错：
返回16001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 参数selfRef是空指针。
返回16002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. 参数selfRef数据类型不在支持范围内。
                                  2. 参数selfRef的数据格式是私有格式。
                                  3. selfRef维度大于8，或小于2且不是0。

aclnnInplaceTriu

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aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize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

对于Atlas 训练系列产品，不支持BFLOAT16数据类型的计算。

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_triu.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 = {4, 4};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 4};
  int64_t diagonal = 1;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1.123, -2.001, 303.45, 40009, -50.1234, 60.666, -7.6543,
                                     8000, -9.009, 1024, -11.23345, 12, 1356, -14.99, -15.34023};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 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);

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

  uint64_t inplaceWorkspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* inplaceExecutor;
  // 调用aclnnInplaceTriu第一段接口
  ret = aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize(self, diagonal, &inplaceWorkspaceSize, &inplaceExecutor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceTriu第二段接口
  ret = aclnnInplaceTriu(inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, inplaceExecutor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceTriu 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]);
  }

  auto inplaceSize = GetShapeSize(selfShape);
  std::vector<float> inplaceResultData(inplaceSize, 0);
  ret = aclrtMemcpy(inplaceResultData.data(), inplaceResultData.size() * sizeof(inplaceResultData[0]), selfDeviceAddr,
                    inplaceSize * sizeof(float), 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 < inplaceSize; i++) {
    LOG_PRINT("inplaceResult[%ld] is: %f\n", i, inplaceResultData[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;
}