aclopExecuteV2

函数功能

同步或者异步执行指定的算子。

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aclopExecuteV2接口时，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，并下发执行。

• 对于支持动态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aclopExecuteV2的输入。该场景下，aclopExecuteV2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aclopExecuteV2的输入。该场景下，在调用aclopExecuteV2接口执行算子后，系统内部会计算出准确的输出Shape，通过aclopExecuteV2接口的outputDesc参数输出，此时aclopExecuteV2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aclopExecuteV2的输入。该场景下，在调用aclopExecuteV2接口执行算子后，系统内部会计算出准确的输出Shape，通过aclopExecuteV2接口的outputDesc参数输出，此时aclopExecuteV2接口是同步接口。
• 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。
  • 则需按此种方式创建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。
• 执行有constant输入的算子时，需要先调用aclSetTensorConst接口设置constant输入。

  调用aclopCompile接口、aclopExecuteV2接口时，设置的constant输入数据必须保持一致。

  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。

函数原型

aclError aclopExecuteV2(const char *opType,

int numInputs,

aclTensorDesc *inputDesc[],

aclDataBuffer *inputs[],

int numOutputs,

aclTensorDesc *outputDesc[],

aclDataBuffer *outputs[],

aclopAttr *attr,

aclrtStream stream)

参数说明

返回值说明

返回0表示成功，返回其它值表示失败。

参考资源

接口调用流程及示例，参见单算子调用。