调用CBLAS接口执行算子示例代码

本节介绍基于单算子模型执行的方式调用CBLAS算子的关键接口、示例代码。

基本原理

接口调用流程，请参见单算子调用流程。

目前，AscendCL已将GEMM算子（用于矩阵-向量乘、矩阵-矩阵乘）、Cast算子（用于转换数据类型）封装成AscendCL的CBLAS接口，可参见CBLAS接口，目前支持以下两种执行方式：

不以handle方式执行算子，接口名称中不包含“Handle”关键字，例如，调用aclblasGemmEx接口（封装GEMM算子）、aclopCast接口（封装Cast算子）等执行算子。
以handle方式执行算子，接口名称中包含“Handle”关键字，例如，调用aclblasCreateHandleForGemmEx接口、aclopCreateHandleForCast接口等创建handle后，还需要调用aclopExecWithHandle接口执行算子。

不以handle方式执行算子时，每次执行算子时，系统内部都会根据算子描述信息匹配内存中的模型。

以handle方式执行算子时，系统内部将算子描述信息匹配到内存中的模型，并缓存在Handle中，每次执行算子时，无需重复匹配算子与模型，因此在涉及多次执行同一个算子时，效率更高，但该方式不支持动态Shape算子，且Handle使用结束后，需调用aclopDestroyHandle接口释放。

示例代码

本章以aclblasGemmEx接口为例，该接口封装的是GEMM算子，该接口中矩阵乘的计算公式为：C = αAB + βC。您可以单击矩阵-矩阵乘运算，查看样例。

调用CBLAS接口（封装GEMM算子）分为以下几步：

准备GEMM算子的模型文件。

构造GEMM算子的描述文件（*.json文件，描述输入输出Tensor描述、算子属性等）。

GEMM算子的描述文件示例如下：

[
{
  "op": "GEMM",
  "input_desc": [
    {
      "format": "ND",
      "shape": [16, 16],
      "type": "float16"
    },
    {
      "format": "ND",
      "shape": [16, 16],
      "type": "float16"
    },
    {
      "format": "ND",
      "shape": [16, 16],
      "type": "float16"
    },
    {
      "format": "ND",
      "shape": [],
      "type": "float16"
    },
    {
      "format": "ND",
      "shape": [],
      "type": "float16"
    }
  ],
  "output_desc": [
    {
      "format": "ND",
      "shape": [16, 16],
      "type": "float16"
    }
  ],
  "attr": [
  {
    "name": "transpose_a",
    "type": "bool",
    "value": false
  },
  {
    "name": "transpose_b",
    "type": "bool",
    "value": false
    }
  ]
}
]

借助ATC工具，将该算子描述文件编译成单算子模型文件（*.om文件），再分别调用AscendCL接口加载om模型文件、执行算子。
ATC工具的命令示例如下：
```
atc --singleop=$HOME/singleop/gemm.json --output=$HOME/singleop/out/op_model --soc_version=<soc_version>
```
关键参数解释如下（详细参数说明，请参见《ATC工具使用指南》。）：
- --singleop：单算子描述文件（json格式）的路径。
- --output：存放单算子模型文件的目录。
- --soc_version：昇腾AI处理器的版本。

编写调用CBLAS的代码逻辑。

以下是关键步骤的代码示例，不可以直接拷贝编译运行，仅供参考，调用接口后，需增加异常处理的分支，并记录报错日志、提示日志，此处不一一列举。完整代码，您可以从矩阵-矩阵乘运算样例中查看。

         
          
            
            
              // 1.AscendCL初始化
aclRet = aclInit(nullptr);

// 2.运行管理资源申请（使用默认Context、默认Stream，默认Stream在作为其它接口入参时，可传空指针）
aclRet = aclrtSetDevice(0);
// 获取软件栈的运行模式，不同运行模式影响后续的接口调用流程（例如是否进行数据传输等）
aclrtRunMode runMode;
bool g_isDevice = false;
aclError aclRet = aclrtGetRunMode(&runMode);
g_isDevice = (runMode == ACL_DEVICE);

// 3. 设置单算子模型文件所在的目录
// 该目录相对可执行文件所在的目录，例如，编译出来的可执行文件存放在run/out目录下，此处就表示run/out/op_models目录
aclopSetModelDir("op_models");

// 4. 申请内存
// 申请Device上的内存存放执行算子的输入数据
// 对于该矩阵乘示例，依次申请存放矩阵A数据、矩阵B数据、矩阵C数据、标量α数据、标量β数据的内存
aclrtMalloc((void **) &devMatrixA_, sizeA_, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
aclrtMalloc((void **) &devMatrixB_, sizeB_, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
aclrtMalloc((void **) &devMatrixC_, sizeC_, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
aclrtMalloc((void **) &devAlpha_, sizeAlphaBeta_, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
aclrtMalloc((void **) &devBeta_, sizeAlphaBeta_, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);

// 申请Host上的内存，此处根据软件栈的运行模式判断是否需要申请Host上的内存
// 如果运行模式为ACL_DEVICE，则g_isDevice参数值为true，表示软件栈运行在Device侧，无需申请Host内存，无需传输图片数据或在Device内传输数据 
// 如果运行模式为ACL_HOST，则g_isDevice参数值为false，表示软件栈运行在Host侧，需要申请Host内存，涉及Host和Device之间的数据传输
if (g_isDevice) {
        hostMatrixA_ = devMatrixA_;
        hostMatrixB_ = devMatrixB_;
        hostMatrixC_ = devMatrixC_;
    } else {
        aclrtMallocHost((void **) &hostMatrixA_, sizeA_);
        aclrtMallocHost((void **) &hostMatrixB_, sizeB_);
        aclrtMallocHost((void **) &hostMatrixC_, sizeC_);
    }

// 5. 准备输入数据，ReadFile为自定义函数，由用户自行管理，从文件中读入数据到内存中
size_t fileSize;
// Read matrix A
char *fileData = ReadFile("test_data/data/matrix_a.bin", fileSize, hostMatrixA_, sizeA_);
// Read matrix B
fileData = ReadFile("test_data/data/matrix_b.bin", fileSize, hostMatrixB_, sizeB_);
// Read matrix C
fileData = ReadFile("test_data/data/matrix_c.bin", fileSize, hostMatrixC_, sizeC_);
// 根据软件栈的运行模式判断是否涉及Host与Device之间的数据传输
if (!g_isDevice) {
    aclError ret = aclrtMemcpy(devMatrixA_, sizeA_, hostMatrixA_, sizeA_, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    ret = aclrtMemcpy(devMatrixB_, sizeB_, hostMatrixB_, sizeB_, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    ret = aclrtMemcpy(devMatrixC_, sizeC_, hostMatrixC_, sizeC_, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
}

aclrtMemcpyKind kind = g_isDevice ? ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_DEVICE : ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE;
ret = aclrtMemcpy(devAlpha_, sizeAlphaBeta_, hostAlpha_, sizeAlphaBeta_, kind);
ret = aclrtMemcpy(devBeta_, sizeAlphaBeta_, hostBeta_, sizeAlphaBeta_, kind);

// 6. 执行单算子
// 对于该示例，调用aclblasGemmEx接口（异步接口）实现矩阵-矩阵的乘法
aclblasGemmEx(ACL_TRANS_N, ACL_TRANS_N, ACL_TRANS_N, m_, n_, k_,
                    devAlpha_, devMatrixA_, k_, inputType_, devMatrixB_, n_, inputType_,
                    devBeta_, devMatrixC_, n_, outputType_, ACL_COMPUTE_HIGH_PRECISION,
                    stream);
// 调用aclrtSynchronizeStream接口阻塞Host运行，直到指定Stream中的所有任务都完成
aclrtSynchronizeStream(nullptr);

// 7. 传输算子执行结果，根据软件栈的运行模式判断是否涉及Host与Device之间的数据传输
if (!g_isDevice) {
        auto ret = aclrtMemcpy(hostMatrixC_, sizeC_, devMatrixC_, sizeC_, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
}

// 8. 是否直接在终端屏幕上显示算子执行结果，由用户自行管理代码逻辑

// 9. 释放运行管理资源（默认Context、Stream无需用户释放，调用aclrtResetDevice接口后自动释放）
aclRet = aclrtResetDevice(0);

// 10.AscendCL去初始化
aclRet = aclFinalize();

// ......

             

           

         
        

调用CBLAS接口执行算子示例代码

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