aclnnAdd

接口原型

每个算子有两段接口，必须先调用“aclnnXxxGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXxx”接口执行计算。两段式接口如下：

• 第一段接口：aclnnStatus aclnnAddGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, const aclScalar *alpha, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• 第二段接口：aclnnStatus aclnnAdd(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：完成张量self与张量other的加法计算。
• 计算公式：

  

aclnnAddGetWorkspaceSize

• 接口定义：

  aclnnStatus aclnnAddGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, const aclScalar *alpha, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

• 参数说明：
  • self(aclTensor*, 计算输入): 公式中的输入self，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则，shape需要与other满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • other(aclTensor*，计算输入): 公式中的输入other，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型与self的数据类型需满足数据类型推导规则，shape需要与self满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • alpha(aclScalar*, 计算输入)：公式中的alpha，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要可转换成self与other推导后的数据类型。
  • out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的out，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL，且数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型，shape需要是self与other broadcast之后的shape。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回用户需要在npu 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：

  返回aclnnStatus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self、other、alpha或out是空指针。
  • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
    • self和other的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
    • self和other不满足数据类型推导规则。
    • 推导出的数据类型无法转换为指定输出out的类型。
    • self和other的shape无法做broadcast。
    • alpha无法转换为self和other推导后的数据类型。

aclnnAdd

• 接口定义：

  aclnnStatus aclnnAdd(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

• 参数说明：
  • workspace：在npu device侧申请的workspace内存起址。
  • workspaceSize：在npu device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnAddGetWorkspaceSize获取。
  • executor：op执行器，包含了算子计算流程。
  • stream：acl stream流。
• 返回值：

  返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

约束与限制

无

调用示例

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/level2/aclnn_add.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 shape_size = 1;
  for (auto i : shape) {
    shape_size *= i;
  }
  return shape_size;
}

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) {
  // 固定写法，acl初始化
  auto ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext 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);
  ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit 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() {
  // 1. （固定写法）device/context/stream初始化, 参考acl对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtContext context;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
  // check根据自己的需要处理
  CHECK_RET(ret == 0, 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> selfShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> otherShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclScalar* alpha = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> otherHostData = {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  float alphaValue = 1.2f;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建alpha aclScalar
  alpha = aclCreateScalar(&alphaValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(alpha != nullptr, return ret);
  // 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HostApi
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnAdd第一段接口
  ret = aclnnAddGetWorkspaceSize(self, other, alpha, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAddGetWorkspaceSize 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aclnnAdd第二段接口
  ret = aclnnAdd(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAdd 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(float),
                    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]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(other);
  aclDestroyScalar(alpha);
  aclDestroyTensor(out);
  
  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(otherDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtDestroyContext(context);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}