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aclopCompileAndExecuteV2

函数功能

编译并执行指定的算子,当前只支持固定Shape的算子,同步或异步接口。在编译执行算子前,可以调用aclSetCompileopt接口设置编译选项。

约束说明

  • 多线程场景下,不支持调用本接口时指定同一个Stream或使用默认Stream,否则可能任务执行异常。
  • 每个算子的输入、输出组织不同,需要应用在调用时严格按照算子输入、输出参数来组织算子,用户在调用aclopCompileAndExecuteV2时,AscendCL根据optype、输入tensor的描述、输出tensor的描述、attr等信息查找对应的任务,再编译、执行算子。
  • 编译、执行有可选输入的算子时,如果可选输入不使用,则需按此种方式创建aclTensorDesc类型的数据:aclCreateTensorDesc(ACL_DT_UNDEFINED, 0, nullptr, ACL_FORMAT_UNDEFINED),表示数据类型设置为ACL_DT_UNDEFINED,Format设置为ACL_FORMAT_UNDEFINED,Shape信息为nullptr;需按此种方式创建aclDataBuffer类型的数据:aclCreateDataBuffer(nullptr, 0),同时aclDataBuffer中的数据不需要释放,因为是空指针。
  • 编译、执行有constant输入的算子时,需要先调用aclSetTensorConst接口设置constant输入。

    对于算子有constant输入的场景,如果未调用aclSetTensorConst接口设置constant输入,则需调用aclSetTensorPlaceMent设置TensorDesc的placement属性,将memType设置为Host内存。

  • 在执行单算子时,一般要求用户传入的输入/输出tensor数据是存放在Device内存的,比如两个tensor相加的场景。但是,也存在部分算子,除了将featureMap、weight等Device内存中的tensor数据作为输入外,还需tensor shape信息、learningRate、tensor的dims信息等通常在Host内存中的tensor数据也作为输入,此时,用户不需要额外将这些Host内存中的tensor数据拷贝到Device上作为输入,只需要调用aclSetTensorPlaceMent接口设置对应TensorDesc的placement属性为Host内存,在执行单算子时,设置了placement属性为Host内存的TensorDesc,其对应的tensor数据必须存放在Host内存中,AscendCL内部会自动将Host上的tensor数据拷贝到Device上。
  • 对于动态Shape的算子,无法明确算子输出Shape时,可调用aclopInferShape接口获取算子的输出Shape:
    • 若可获取到准确的输出Shape,则使用准确的输出Shape来构造outputDesc参数,作为aclopCompileAndExecuteV2的输入。该场景下,aclopCompileAndExecuteV2接口是异步接口。
    • 若无法获取准确的输出Shape,仅能获取输出Shape范围,则使用Shape最大值来构造outputDesc参数,作为aclopCompileAndExecuteV2的输入。该场景下,在调用aclopCompileAndExecuteV2接口执行算子后,系统内部会计算出准确的输出Shape,通过aclopCompileAndExecuteV2接口的outputDesc参数输出,此时aclopCompileAndExecuteV2接口是同步接口。
    • (该场景预留)若无法获取准确的输出Shape以及Shape范围,则需由用户预估一个最大的Shape来构造outputDesc参数,作为aclopCompileAndExecuteV2的输入。该场景下,在调用aclopCompileAndExecuteV2接口执行算子后,系统内部会计算出准确的输出Shape,通过aclopCompileAndExecuteV2接口的outputDesc参数输出,此时aclopCompileAndExecuteV2接口是同步接口。

函数原型

aclError aclopCompileAndExecuteV2(const char *opType,

int numInputs,

aclTensorDesc *inputDesc[],

aclDataBuffer *inputs[],

int numOutputs,

aclTensorDesc *outputDesc[],

aclDataBuffer *outputs[],

aclopAttr *attr,

aclopEngineType engineType,

aclopCompileType compileFlag,

const char *opPath,

aclrtStream stream)

参数说明

参数名

输入/输出

说明

opType

输入

算子类型名称的指针。

numInputs

输入

算子输入tensor的数量。

inputDesc

输入

算子输入tensor描述的指针数组。

需提前调用aclCreateTensorDesc接口创建aclTensorDesc类型。

inputDesc数组中的元素个数必须与numInputs参数值保持一致,且inputs数组与inputDesc数组中的元素必须一一对应。

inputs

输入

算子输入tensor的指针数组。

需提前调用aclCreateDataBuffer接口创建aclDataBuffer类型的数据。

inputs数组中的元素个数必须与numInputs参数值保持一致,且inputs数组与inputDesc数组中的元素必须一一对应。

numOutputs

输入

算子输出tensor的数量。

outputDesc

输入&输出

算子输出tensor描述的指针数组。

需提前调用aclCreateTensorDesc接口创建aclTensorDesc类型。

outputDesc数组中的元素个数必须与numOutputs参数值保持一致,且outputs数组与outputDesc数组中的元素必须一一对应。

outputs

输入&输出

算子输出tensor的指针数组。

需提前调用aclCreateDataBuffer接口创建aclDataBuffer类型的数据。

outputs数组中的元素个数必须与numOutputs参数值保持一致,且outputs数组与outputDesc数组中的元素必须一一对应。

attr

输入

算子属性的指针。

需提前调用aclopCreateAttr接口创建aclopAttr类型。

engineType

输入

算子执行引擎。

compileFlag

输入

算子编译标识。

typedef enum aclCompileType {
    ACL_COMPILE_SYS,  //向GE、FE注册过的算子
    ACL_COMPILE_UNREGISTERED  //未向GE、FE注册的算子(需要使用py源文件编译算子,当前不支持)

} aclopCompileType;

opPath

输入

算子实现文件(*.py)路径的指针,不包含文件名。

如果将compileFlag设置为ACL_COMPILE_UNREGISTERED 时,需要设置opPath。

stream

输入

该算子需要加载的stream。

返回值说明

返回0表示成功,返回其它值表示失败。

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