aclnnGroupedBiasAddGrad

支持的产品型号

• 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“aclnnGroupedBiasAddGradGetWorkspaceSize”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“aclnnGroupedBiasAddGrad”接口执行计算。

• aclnnStatus aclnnGroupedBiasAddGradGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradY, const aclTensor *groupIdxOptional, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
• aclnnStatus aclnnGroupedBiasAddGrad(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

• 算子功能：实现groupBiasAdd的反向计算。
• 计算公式：
  (1) 有可选输入groupIdxOptional时：

$$out(G,H) = \begin{cases} \sum_{i=groupIdxOptional(j-1)}^{groupIdxOptional(j)} gradY(i, H), & 1 \leq j \leq G-1 \\ \sum_{i=0}^{groupIdxOptional(j)} gradY(i, H), & j = 0 \end{cases}$$

  其中，gradY共2维，H表示gradY最后一维的大小，G表示groupIdxOptional第0维的大小，即groupIdxOptional有G个数，groupIdxOptional(j)表示第j个数的大小，计算后out为2维，shape为(G, H)。
  (2) 无可选输入groupIdxOptional时：

$$out(G, H) = \sum_{i=0}^{C} gradY(G, i, H)$$

  其中，gradY共3维，G, C, H依次表示gradY第0-2维的大小，计算后out为2维，shape为(G, H)。

• 示例：
  (1) 有可选输入groupIdxOptional时：
  gradY的shape为(1000, 30)，groupIdxOptional为(400, 600, 1000)，将gradY分为3组，每组累加的行数依次为400、200、400，计算后out的shape为(3, 30)。
  (2) 无可选输入groupIdxOptional时：
  gradY的shape为(10, 100, 30)，将gradY分为10组，每组累加的行数均为100，计算后out的shape为(10, 30)。

aclnnGroupedBiasAddGradGetWorkspaceSize

• 参数说明：

  • gradY（aclTensor*，计算输入）: 必选参数，反向传播梯度，公式中的gradY，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT,FLOAT16,BFLOAT16。有可选输入groupIdxOptional时，shape仅支持2维，无可选输入groupIdxOptional时，shape仅支持3维，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • groupIdxOptional（aclTensor*，计算输入）: 可选参数，每个分组结束位置，公式中的groupIdxOptional，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32，INT64，shape仅支持1维，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
  • out（aclTensor*，计算输出）: bias的梯度，公式中的out，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT,FLOAT16,BFLOAT16，数据类型必须与gradY的数据类型一致，shape仅支持2维，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。

• 返回值：

  aclnnStatus: 返回状态码，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gradY、out是空指针时。
  161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. gradY或out的数据类型不在支持的范围内。
                                   2. gradY或out的数据格式不一致。

aclnnGroupedBiasAddGrad

• 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aclnnGroupedBiasAddGradGetWorkspaceSize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

• groupIdxOptional最大支持2048个数。
• 有可选输入groupIdxOptional时，需要保证Tensor数据是递增排列，且最后一个数值需要等于gradY第0维的大小。
• 有可选输入groupIdxOptional时，需要保证Tensor数值不超过INT32最大值，并且是非负数。

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_grouped_bias_add_grad.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> gradYShape = {40, 10};
  std::vector<int64_t> groupIdxShape = {4};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 10};
  void* gradYDeviceAddr = nullptr;
  void* groupIdxDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradY = nullptr;
  aclTensor* groupIdx = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;

  std::vector<float> gradYHostData(400, 1.0);

  std::vector<int32_t> groupIdxHostData = {5, 15, 30, 40};
  std::vector<float> outHostData(40, 0.0);

  // 创建gradY aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradYHostData, gradYShape, &gradYDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradY);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建groupIdxOptional aclTensor
  ret = CreateAclTensor(groupIdxHostData, groupIdxShape, &groupIdxDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &groupIdx);
  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
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnGroupedBiasAddGrad第一段接口
  ret = aclnnGroupedBiasAddGradGetWorkspaceSize(gradY, groupIdx, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGroupedBiasAddGradGetWorkspaceSize 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aclnnGroupedBiasAddGrad第二段接口
  ret = aclnnGroupedBiasAddGrad(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGroupedBiasAddGrad 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，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(gradY);
  aclDestroyTensor(groupIdx);
  aclDestroyTensor(out);

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