aclnnLogit

支持的产品型号

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“aclnnLogitGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnLogit”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnLogitGetWorkspaceSize(const aclTensor *input, double eps, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnLogit(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：

该算子是概率到对数几率（log-odds）转换的一个数学运算，常用于概率值的反变换。它可以将一个介于0和1之间的概率值转换为一个实数值。
计算公式：
$y_i = \ln \left( \frac{z_i}{ 1 -z_i} \right)$
其中：
$z_i = \begin{cases} \text{eps}, & \text{if } x_i < \text{eps} \\ x_i, & \text{if } \text{eps} \leq x_i \leq 1 - \text{eps} \\ 1 - \text{eps}, & \text{if } x_i > 1 - \text{eps} \end{cases}$

aclnnLogitGetWorkspaceSize

参数说明：
- input（aclTensor*，计算输入）：输入的张量，公式中的x，Device侧的aclTensor，数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。shape维度0至8维。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- eps（double，计算输入）：输入input的epsilon限制边界，防止除0错误，公式中的eps，数据类型为double，默认值-1。
- out（aclTensor*，计算输出）：输出张量，公式中的输出y，Device侧的aclTensor，数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，输出的数据类型和shape与输入input的数据类型和shape保持一致。
- workspaceSize（uint64_t*，出参）：返回用户需要在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）: 传入的input或out是空指针。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）: input的数据类型不在支持的范围之内。

aclnnLogit

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aclnnLogitGetWorkspaceSize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

input取值范围不在[0, 1]，输出nan，取值0时为-inf，取值为1时为inf。
eps大于1时，输出nan，取值为1时为inf。

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_logit.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;
}

void PrintOutResult(std::vector<int64_t> &shape, void** deviceAddr) {
  auto size = GetShapeSize(shape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  auto ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]),
                         *deviceAddr, 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);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
    LOG_PRINT("mean result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  }
}

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_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> inputShape = {1, 4}; 

  std::vector<float> inputHostData = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4};

  void* inputDeviceAddr = nullptr;

  aclTensor* input = nullptr;
  // 创建input aclTensor
  ret = CreateAclTensor(inputHostData, inputShape, &inputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &input);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  double eps = -1.0;
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 4};
  std::vector<float> outHostData(4, 1);
  aclTensor* out = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  // 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 = 16 * 1024 * 1024;
  aclOpExecutor* executor;

  // 调用aclnnLogit第一段接口
  ret = aclnnLogitGetWorkspaceSize(input, eps, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogitGetWorkspaceSize 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aclnnLogit第二段接口
  ret = aclnnLogit(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogit 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
  PrintOutResult(outShape, &outDeviceAddr);

  // 6. 释放aclTensor和aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(input);
  aclDestroyTensor(out);

  // 7.释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(inputDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();

  return 0;
}