aclnnAddr&aclnnInplaceAddr

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

• aclnnAddr和aclnnInplaceAddr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。

  • aclnnAddr：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
  • aclnnInplaceAddr：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“aclnnAddrGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceAddrGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnAddr”或者“aclnnInplaceAddr”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnAddrGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *vec1, const aclTensor *vec2, const aclScalar *betaOptional, const aclScalar *alphaOptional, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnAddr(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
  • aclnnStatus aclnnInplaceAddrGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclTensor *vec1, const aclTensor *vec2, const aclScalar *betaOptional, const aclScalar *alphaOptional, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnInplaceAddr(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：求向量vec1和vec2的外积，并将外积结果扩展一个矩阵后输出

• 计算公式：

  $$\text{out} = \beta\ \text{self} + \alpha\ (\text{vec1} \otimes \text{vec2})$$

aclnnAddrGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • self(const aclTensor*, 计算输入): 外积扩展矩阵，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape维度不能超过2，并且需要与vec1、vec2满足broadcast关系, 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • vec1(const aclTensor*, 计算输入): 外积入参第一向量，一维向量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape需要与self满足broadcast关系, 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • vec2(const aclTensor*, 计算输入): 外积入参第二向量，一维向量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape需要与self满足broadcast关系, 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • betaOptional(const aclScalar*, 计算输入): 外积扩展矩阵比例因子，即公式中的β，host侧的aclScalar，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），如果betaOptional为bool类型，则self/vec1/vec2的数据类型只能是bool；数据格式支持ND。
  • alphaOptional(const aclScalar*, 计算输入): 外积比例因子，即公式中的α，host侧的aclScalar，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），如果alphaOptional为bool类型，则self/vec1/vec2的最大类型只能是bool；数据格式支持ND。
  • out(aclTensor*, 计算输出): 输出结果，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINNT8、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • 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：
  161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 传入的tensor或out是空指针。
  161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. self、vec1和vec2的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
                                    2. vec1和vec2维度不为1，self维度超过2。
                                    3. self不能扩展成为vec1和vec2的外积结果形状。
                                    4. beta或者alpha为bool类型时，self、vec1、vec2最大类型非bool类型
                                    5. self、vec1、vec2类型都为整型，beta或者alpha为浮点型

aclnnAddr

• 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aclnnAbsGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceAddrGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • selfRef(aclTensor*, 计算输入|计算输出): 外积扩展矩阵及输出矩阵，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，shape需要与vec1、vec2满足broadcast关系, 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • vec1(const aclTensor*, 计算输入): 外积入参第一向量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，shape需要与selfRef满足broadcast关系, 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • vec2(const aclTensor*, 计算输入): 外积入参第二向量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，shape需要与selfRef满足broadcast关系, 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • betaOptional(const aclScalar*, 计算输入): 外积扩展矩阵比例因子，即公式中的β，host侧的aclScalar，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，如果betaOptional为bool类型，则selfRef/vec1/vec2的最大类型只能是bool；数据格式支持ND。
  • alphaOptional(const aclScalar*, 计算输入): 外积比例因子，即公式中的α，host侧的aclScalar，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，如果alphaOptional为bool类型，则selfRef/vec1/vec2的最大类型只能是bool；数据格式支持ND。
  • 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：
  161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR): 1. 传入的tensor是空指针。
  161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. selfRef、vec1和vec2的数据类型和数据格 式不在支持的范围之内。
                                    2. vec1和vec2维度不为1，selfRef维度不为2。
                                    3. selfRef不能扩展成为vec1和vec2的外积结果形状。
                                    4. beta或者alpha为bool类型时，selfRef、vec1、vec2最大类型非bool类型
                                    5. selfRef、vec1、vec2类型都为整型，beta或者alpha为浮点型

aclnnInplaceAddr

• 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aclnnInplaceAddrGetWorkspaceSize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_addr.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() {
  // （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);

  // 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> inputShape = {3, 2};
  std::vector<int64_t> vec1Shape = {3};
  std::vector<int64_t> vec2Shape = {2};
  std::vector<int64_t> outShape = {3, 2};

  void* inputDeviceAddr = nullptr;
  void* vec1DeviceAddr = nullptr;
  void* vec2DeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;

  aclTensor* input = nullptr;
  aclTensor* vec1 = nullptr;
  aclTensor* vec2 = nullptr;
  aclScalar* beta = nullptr;
  aclScalar* alpha = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;

  std::vector<float> inputHostData = {6, 0};
  std::vector<float> vec1HostData = {1, 2, 3};
  std::vector<float> vec2HostData = {4, 5};
  std::vector<float> outHostData = {6, 0};
  float betaValue = 1.5f;
  float alphaValue = 1.5f;

  ret = CreateAclTensor(inputHostData, inputShape, &inputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &input);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(vec1HostData, vec1Shape, &vec1DeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &vec1);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(vec2HostData, vec2Shape, &vec2DeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &vec2);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 创建beta和alpha scalar值
  beta = aclCreateScalar(&betaValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(beta != nullptr, return ret);
  alpha = aclCreateScalar(&alphaValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(alpha != nullptr, return ret);

 
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
   
   // aclnnAddr接口调用示例
   // 调用aclnnAddr第一段接口
  ret = aclnnAddrGetWorkspaceSize(input, vec1, vec2, beta, alpha, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAddrGetWorkspaceSize 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aclnnAddr第二段接口
  ret = aclnnAddr(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAddr failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // （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);

  // 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]);
  }

  // aclnnInplaceAddr接口调用示例
  // 调用aclnnInplaceAddr第一段接口
  ret = aclnnInplaceAddrGetWorkspaceSize(input, vec1, vec2, beta, alpha, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAddrGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  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aclnnInplaceAddr第二段接口
  ret = aclnnInplaceAddr(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAddr failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // （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);

  // 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
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), inputDeviceAddr,
                    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]);
  }

  // 释放aclTensor和aclScalar
  aclDestroyTensor(input);
  aclDestroyTensor(vec1);
  aclDestroyTensor(vec2);
  aclDestroyTensor(out);

  // 释放device 资源
  aclrtFree(inputDeviceAddr);
  aclrtFree(vec1DeviceAddr);
  aclrtFree(vec2DeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();

  return 0;
}