aclnnElu&aclnnInplaceElu

支持的产品型号

• Atlas 推理系列产品。
• 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

• aclnnElu和aclnnInplaceElu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。

  • aclnnElu：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
  • aclnnInplaceElu：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“aclnnEluGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceEluGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnElu”或者“aclnnInplaceElu”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnEluGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclScalar *alpha, const aclScalar *scale, const aclScalar *inputScale, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnElu(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
  • aclnnStatus aclnnInplaceEluGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclScalar *alpha, const aclScalar *scale, const aclScalar *inputScale, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnInplaceElu(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能: 对输入张量self中的每个元素x调用指数线性单元激活函数ELU，并将得到的结果存入输出张量out中。
• 计算公式：$$ELU(x) = \begin{cases} scale \ast x, \quad x > 0\\ \alpha \ast scale \ast (exp(x \ast inputScale)-1), \quad x \leq 0 \end{cases}$$

aclnnEluGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • self（aclTensor*，计算输入）：表示ELU激活函数的输入，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、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，数据维度不支持8维以上。
  • alpha（aclScalar*，计算输入）：表示ELU激活函数的激活系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
  • scale（aclScalar*，计算输入）：表示ELU激活函数的缩放系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
  • inputScale（aclScalar*，计算输入）：表示ELU激活函数的输入的缩放系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
  • out（aclTensor*，计算输出）：表示ELU激活函数的输出，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape需要与self一致，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，数据维度不支持8维以上。
  • 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。

  161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 参数self、alpha、scale、inputScale、out是空指针。
  161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. 参数self的数据类型不在支持的范围之内。
                                   2. 参数alpha、scale、inputScale的数据类型不可转换为FLOAT。
                                   3. 参数out的数据类型不是self可转换的。
                                   4. 参数self、out的shape不一致。
                                   5. 参数self、out的维度大于8。

aclnnElu

• 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aclnnEluGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceEluGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • selfRef（aclTensor*，计算输入）：表示ELU激活函数的输入，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、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，数据维度不支持8维以上。
  • alpha（aclScalar*，计算输入）：表示ELU激活函数的激活系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
  • scale（aclScalar*，计算输入）：表示ELU激活函数的缩放系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
  • inputScale（aclScalar*，计算输入）：表示ELU激活函数的输入的缩放系数，host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换为FLOAT的数据类型。
  • 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。

  161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 参数selfRef、alpha、scale、inputScale是空指针。
  161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. 参数selfRef的数据类型不在支持的范围之内。
                                   2. 参数alpha、scale、inputScale的数据类型不可转换为FLOAT。
                                   3. 参数selfRef的维度大于8。

aclnnInplaceElu

• 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aclnnInplaceEluGetWorkspaceSize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。

aclnnElu接口调用示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_elu.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** selfOrResult) {
  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selfOrResult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
  *selfOrResult = 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> selfShape = {2, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {2, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclScalar* alpha = nullptr;
  aclScalar* scale = nullptr;
  aclScalar* inputScale = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {-2, -1, 0, 1};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0};
  float alphaValue = 1.0f;
  float scaleValue = 1.0f;
  float inputScaleValue = 1.0f;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  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scale aclScalar
  scale = aclCreateScalar(&scaleValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(scale != nullptr, return ret);
  // 创建inputScale aclScalar
  inputScale = aclCreateScalar(&inputScaleValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(inputScale != 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Api名称
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnElu第一段接口
  ret = aclnnEluGetWorkspaceSize(self, alpha, scale, inputScale, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnEluGetWorkspaceSize 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aclnnElu第二段接口
  ret = aclnnElu(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnElu 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(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]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyScalar(alpha);
  aclDestroyScalar(scale);
  aclDestroyScalar(inputScale);
  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(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}

aclnnInplaceElu接口调用示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_elu.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** selfOrResult) {
  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selfOrResult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
  *selfOrResult = 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> selfRefShape = {2, 2};
  void* selfRefDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* selfRef = nullptr;
  aclScalar* alpha = nullptr;
  aclScalar* scale = nullptr;
  aclScalar* inputScale = nullptr;
  std::vector<float> selfRefHostData = {-2, -1, 0, 1};
  float alphaValue = 1.0f;
  float scaleValue = 1.0f;
  float inputScaleValue = 1.0f;
  // 创建selfRef aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfRefHostData, selfRefShape, &selfRefDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &selfRef);
  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scale aclScalar
  scale = aclCreateScalar(&scaleValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(scale != nullptr, return ret);
  // 创建inputScale aclScalar
  inputScale = aclCreateScalar(&inputScaleValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(inputScale != nullptr, return ret);

  // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的Api名称
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnInplaceElu第一段接口
  ret = aclnnInplaceEluGetWorkspaceSize(selfRef, alpha, scale, inputScale, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceEluGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceElu第二段接口
  ret = aclnnInplaceElu(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceElu 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(selfRefShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfRefDeviceAddr,
                    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]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(selfRef);
  aclDestroyScalar(alpha);
  aclDestroyScalar(scale);
  aclDestroyScalar(inputScale);

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