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昇腾小AI

aclnnUpsampleTrilinear3d

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

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize”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“aclnnUpsampleTrilinear3d”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, bool alignCorners, double scalesD, double scalesH, double scalesW, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnUpsampleTrilinear3d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：对由多个输入通道组成的输入信号应用三线性插值算法进行上采样。
  • 计算公式：
    • 核心算法逻辑： 1.将目标图像缩放到和原始图像一样大的尺寸。 2.计算缩放之后的目标图像的点，以及前后相邻的原始图像的点。 3.分别计算相邻点到对应目标点的权重，按照权重相乘累加即可得到目标点值。
    • 具体计算逻辑： 缩放方式分为角对齐和边对齐，角对齐表示按照原始图片左上角像素中心点对齐，边对齐表示按照原始图片左上角顶点及两条边对齐，在计算缩放系数和坐标位置时有不同。记inputsize和outputsize分别为input和output对应维度方向上的shape大小。则有以下公式：scale={(inputsize−1)/(outputsize−1)alignCorners=trueinputsize/outputsizealignCorners=falsescale =\begin{cases} (inputsize-1) / (outputsize-1) & alignCorners=true \\ inputsize / outputsize & alignCorners=false \end{cases} 那么，对于output的某个方向上面的点p(x,y)，映射回原始图像中的点记为q(x',y')，则有关系: x′={x∗scalealignCorners=trueMAX(0,(x+0.5)∗scale−0.5)alignCorners=falsex' =\begin{cases} x * scale & alignCorners=true \\ MAX(0,{(x+0.5)*scale-0.5}) & alignCorners=false \end{cases} y′={y∗scalealignCorners=trueMAX(0,(y+0.5)∗scale−0.5)alignCorners=falsey' =\begin{cases} y * scale & alignCorners=true \\ MAX(0,{(y+0.5)*scale-0.5}) & alignCorners=false \end{cases} 以x方向为例，记：x0=int(x′),x1=int(x′)+1,lamda0=x′−x0,lamda1=1−lamda0x_{0} =int(x'),x_{1} =int(x')+1, lamda_{0} = x'-x_{0}, lamda_{1} = 1-lamda_{0} 则有以下公式：V(px)=V(px0)∗lamda0+V(px1)∗lamda1{V(p_{x})} = {V(p_{x0})} * {lamda_{0}} + {V(p_{x1})} * {lamda_{1}}

aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCDHW、NDHWC、ND。shape仅支持五维Tensor。
      • Atlas 推理系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE。
    • outputSize（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，数据类型支持INT64，指定输出Tensor大小，size大小为3，表示出参out在D、H和W维度上的空间大小。
    • alignCoreners（bool，计算输入）：Host侧的bool类型参数，指定是否对齐角像素点。如果为true，则输入和输出张量的角像素点会被对齐，否则不对齐。
    • scalesD（double，计算输入）：Host侧的double常量，表示输出out的depth维度乘数。
    • scalesH（double，计算输入）：Host侧的double常量，表示输出out的height维度乘数。
    • scalesW（double，计算输入）：Host侧的double常量，表示输出out的width维度乘数。
    • out（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，输出张量。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCDHW、NDHWC、ND。shape仅支持五维Tensor。数据类型与入参self的数据类型一致。
      • Atlas 推理系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16。
      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、DOUBLE。
    • 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）: 1. 传入的 self 、outputSize或out是空指针时。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）: 1. self的数据类型不在支持的范围之内或self与out数据类型不同。
                                      2. self 的shape不是5维。
                                      3. outputSize的size大小不等于3。
                                      4. self在D、H、W维度上的size不大于0。
                                      5. outputSize的某个元素值不大于0。
                                      6. self的C维度为0。

aclnnUpsampleTrilinear3d

  • 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aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize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_upsample_trilinear_3d.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侧数据复制到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_NCDHW,
                            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> selfShape = {1, 1, 2, 2, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 1, 4, 4, 4};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
  std::vector<float> outHostData(64, 0);
  std::vector<int64_t> outputSizeData = {4, 4, 4};
  bool alignCoreners = false;
  double scalesD = 0.0;
  double scalesH = 0.0;
  double scalesW = 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);

  const aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(outputSizeData.data(), outputSizeData.size());
  CHECK_RET(outputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  // 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aclnnUpsampleTrilinear3d第一段接口
  ret = aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize(self, outputSize, alignCoreners, scalesD, scalesH, scalesW, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleTrilinear3dGetWorkspaceSize 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aclnnUpsampleTrilinear3d第二段接口
  ret = aclnnUpsampleTrilinear3d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleTrilinear3d 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侧内存上的结果复制至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(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 < 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;
}
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