aclnnGatherV2

支持的产品型号

• 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

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnGatherV2GetWorkspaceSize”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“aclnnGatherV2”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnGatherV2GetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, const aclTensor *index, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnGatherV2(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：从输入Tensor的指定维度dim，按index中的下标序号提取元素，保存到out Tensor中。 例如，对于输入张量 $x=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9\end{bmatrix}$ 和索引张量 idx=[1, 0]， dim=0的结果： $y=\begin{bmatrix}4 & 5 & 6 \\ 1 & 2 & 3\end{bmatrix}$;

dim=1的结果： $y=\begin{bmatrix}2 & 1\\ 5 & 4\\ 8 & 7\end{bmatrix}$;

具体计算过程如下： 以三维张量为例，shape为(3,2,2)的张量 x =$\begin{bmatrix}[[1,&2],&[3,&4]], \\ [[5,&6],&[7,&8]], \\ [[9,&10],&[11,&12]]\end{bmatrix}$ idx=[1, 0], x张量dim=0,1,2对应的下标分别是$l, m, n$, idx是一维（零维的情况：当成是size为1的一维） dim为0： I=index[i];    y$[i][m][n]$ = x$[I][m][n]$

dim为1： J=index[j];     y$[l][j][n]$ = x$[l][J][n]$

dim为2： K=index[k];   y$[l][m][k]$ = x$[l][m][K]$

aclnnGatherV2GetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • self(aclTensor*, 计算输入) ：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、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。

  • dim(int64_t, 计算输入)：Host侧的整数，数据类型支持INT64。

  • index(aclTensor * ,计算输入)：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT64、INT32，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。

  • out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT8、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），数据类型需要与self一致，维数等于self维数与index维数之和减一，除dim维扩展为跟index的shape一样外，其他维长度与self相应维一致，数据格式支持ND。

  • 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、index、out是空指针。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：1. 参数self、index的数据类型不在支持的范围内。
                                 2. 当self.dim()==0时，参数dim的取值范围不在[-1, 0]内；当self.dim()>0时，参数dim的取值范围不在[-self.dim(), self.dim()-1]内 。
                                 3. self、index的维数大于8。
                                 4. self和out的数据类型不一致。
                                 5. out的shape不满足除dim维扩展为跟index的shape一样外，其他维长度与self相应维一致。

aclnnGatherV2

• 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aclnnGatherV2GetWorkspaceSize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。

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_gather_v2.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** 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/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> indexShape = {2, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {2, 2, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* indexDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* index = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3};
  std::vector<int64_t> indexHostData = {-2, -1, 0, 1};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  int64_t dim = 0;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建index aclTensor
  ret = CreateAclTensor(indexHostData, indexShape, &indexDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &index);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, 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aclnnGatherV2第一段接口
  ret = aclnnGatherV2GetWorkspaceSize(self, dim, index, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGatherV2GetWorkspaceSize 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aclnnGatherV2第二段接口
  ret = aclnnGatherV2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGatherV2 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);
  aclDestroyTensor(index);
  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(indexDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}