AI Core异常信息获取

基本原理

使用场景举例：执行整网模型推理时（不支持动态Shape场景），如果产生AI Core报错，可以调用本接口获取报错算子的描述信息，再做进一步错误排查。

推荐的接口调用顺序如下：

定义并实现异常回调函数fn(aclrtExceptionInfoCallback类型)，回调函数原型请参见aclrtSetExceptionInfoCallback 。
实现回调函数的关键步骤如下：
1. 在异常回调函数fn内调用aclrtGetDeviceIdFromExceptionInfo、aclrtGetStreamIdFromExceptionInfo、aclrtGetTaskIdFromExceptionInfo接口分别获取Device ID、Stream ID、Task ID。
2. 在异常回调函数fn内调用aclmdlCreateAndGetOpDesc接口获取算子的描述信息。
3. 在异常回调函数fn内调用aclGetTensorDescByIndex接口获取指定算子输入/输出的tensor描述。
4. 在异常回调函数fn内调用如下接口获取tensor描述中的数据，进行进一步分析。
  例如，调用aclGetTensorDescAddress接口获取tensor数据的内存地址（用户可从该内存地址中获取tensor数据）、调用aclGetTensorDescType接口获取tensor描述中的数据类型、调用aclGetTensorDescFormat接口获取tensor描述中的Format、调用aclGetTensorDescNumDims接口获取tensor描述中的Shape维度个数、调用aclGetTensorDescDimV2接口获取Shape中指定维度的大小。
调用aclrtSetExceptionInfoCallback接口设置异常回调函数。
执行模型推理。
如果存在AI Core报错，则触发回调函数fn，获取算子的信息，进行进一步分析。

示例代码

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。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。

本节中的示例重点介绍AI Core异常信息获取的代码逻辑，AscendCL初始化和去初始化请参见AscendCL初始化，运行管理资源申请与释放请参见运行管理资源申请与释放，模型加载、准备模型推理的输入/输出数据的接口调用流程、模型执行、模型卸载等请参见单Batch&静态Shape输入推理。

       
        
          
          
            // 1.AscendCL初始化

// 2.申请运行管理资源，包括设置用于计算的Device、创建Context、创建Stream

// 3.模型加载，加载成功后，返回标识模型的modelId

// 4.创建aclmdlDataset类型的数据，用于描述模型的输入数据input、输出数据output

// 5.实现异常回调函数
void callback(aclrtExceptionInfo *exceptionInfo)
{
    deviceId = aclrtGetDeviceIdFromExceptionInfo(exceptionInfo);
    streamId = aclrtGetStreamIdFromExceptionInfo(exceptionInfo);
    taskId = aclrtGetTaskIdFromExceptionInfo(exceptionInfo);
    
    char opName[256];
    aclTensorDesc *inputDesc = nullptr;
    aclTensorDesc *outputDesc = nullptr;
    size_t inputCnt = 0;
    size_t outputCnt = 0; 
    // 用户可以将获取的算子信息写入到文件，或者另起线程，当发生异常回调时触发线程处理函数，在线程处理函数中将算子信息在屏幕上显示 
    aclmdlCreateAndGetOpDesc(deviceId, streamId, taskId, opName, 256,  &inputDesc, &inputCnt, &outputDesc, &outputCnt);
    // 可以调用AscendCL tensor的相关接口，获取算子的相关信息，用户可以根据自己需要调用
    for (size_t i = 0; i < inputCnt; ++i) {
        const aclTensorDesc *desc = aclGetTensorDescByIndex(inputDesc, i);
        aclGetTensorDescAddress(desc);
        aclGetTensorDescFormat(desc);
    }
    for (size_t i = 0; i < outputCnt; ++i) {
        const aclTensorDesc *desc = aclGetTensorDescByIndex(outputDesc, i);
        aclGetTensorDescAddress(desc);
        aclGetTensorDescFormat(desc);
    }
    aclDestroyTensorDesc(inputDesc);
    aclDestroyTensorDesc(outputDesc);
}

// 6.设置异常回调
aclrtSetExceptionInfoCallback(callback);

// 7.执行模型
ret = aclmdlExecute(modelId, input, output);

// 8.处理模型推理结果

// 9.释放描述模型输入/输出信息、内存等资源，卸载模型

// 10.释放运行管理资源

// 11. AscendCL去初始化

// ......

           

         

       
      

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