aclnnGcd
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
每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnGcdGetWorkspaceSize”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“aclnnGcd”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnGcdGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnStatus aclnnGcd(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
功能描述
算子功能：对给定的self和other计算element-wise维度的最大公约数，其中self和other都需要为整数。
aclnnGcdGetWorkspaceSize
参数说明：
- self(aclTensor*, 计算输入)：公式中输入
self,数据类型支持INT32（Atlas 训练系列产品仅支持INT32）、INT16、INT64，且数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系），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)：公式中输入
other,数据类型支持INT32（Atlas 训练系列产品仅支持INT32）、INT16、INT64，且数据类型与self的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系），shape需要与self满足broadcast关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。 - out(aclTensor*, 计算输出)：公式中输入
out,数据类型支持INT32（Atlas 训练系列产品仅支持INT32）、INT16、INT64，且数据类型是self与other推导之后可转换的数据类型（参见互转换关系），shape需要与self和other做broadcast后的shape一致。支持非连续的Tensor，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。
- self(aclTensor*, 计算输入)：公式中输入
返回值：
aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。
161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR): 1. 传入的self、other、out是空指针。 161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. self、other和out的数据类型不在支持的范围之内。 2. self和other的数据类型不满足数据类型推导规则。 3. self和other进行数据类型转换后的数据类型无法转换为指定输出out的类型。 4. self和other的shape不满足broadcast规则。 5. self和other进行broadcast后的shape与out不一样。
aclnnGcd
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aclnnGcdGetWorkspaceSize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_gcd.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, 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侧引擎
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() {
int32_t deviceId = 0;
aclrtStream stream;
auto ret = Init(deviceId, &stream);
CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
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;
aclTensor* out = nullptr;
std::vector<int32_t> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
std::vector<int32_t> otherHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
std::vector<int32_t> outHostData = {1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0};
ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &self);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &other);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &out);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
uint64_t workspaceSize = 0;
aclOpExecutor* executor;
ret = aclnnGcdGetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGcdGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
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);
}
ret = aclnnGcd(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGcd failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
auto size = GetShapeSize(outShape);
std::vector<int32_t> 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: %d\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);
aclDestroyTensor(out);
// 7. 释放device 资源
aclrtFree(selfDeviceAddr);
aclrtFree(otherDeviceAddr);
aclrtFree(outDeviceAddr);
if (workspaceSize > 0) {
aclrtFree(workspaceAddr);
}
aclrtDestroyStream(stream);
aclrtResetDevice(deviceId);
aclFinalize();
return 0;
}