首页
产品
解决方案
开发者
合作伙伴
高校
昇腾AI市场
产业资讯
支持与服务
文档HOT
下载
中文
注册
文档首页
我要评分
文档获取效率
文档正确性
内容完整性
文档易理解
提交
在线提单
论坛求助
昇腾小AI

aclnnGtTensor&aclnnInplaceGtTensor

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

  • aclnnGtTensor和aclnnInplaceGtTensor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。

    • aclnnGtTensor：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
    • aclnnInplaceGtTensor：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“aclnnGtTensorGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceGtTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnGtTensor”或者“aclnnInplaceGtTensor”接口执行计算。

    • aclnnStatus aclnnGtTensorGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
    • aclnnStatus aclnnGtTensor(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
    • aclnnStatus aclnnInplaceGtTensorGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, const aclTensor *other, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
    • aclnnStatus aclnnInplaceGtTensor(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：判断self Tensor中的元素是否大于other Tensor中的元素。返回一个Tensor，若self>other，为True(1)；否则为False(0)。
  • 计算表达式：out=(selfi>otheri)?[True]:[False]out = (self_i > other_i) ? [True] : [False]

aclnnGtTensorGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self（const aclTensor*，计算输入）: Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、INT64、INT32、INT8、UINT8、BOOL、UINT64、UINT32、INT16、DOUBLE、UINT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape需要与other满足broadcast关系，数据类型需要与other满足数据类型推导规则（参见互推导关系），支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • other（const aclTensor*，计算输入）: Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、INT64、INT32、INT8、UINT8、BOOL、UINT64、UINT32、INT16、DOUBLE、UINT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape需要与self满足broadcast关系，数据类型需要与self满足数据类型推导规则（参见互推导关系），支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • out（aclTensor*，计算输出）: Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、INT64、INT32、INT8、UINT8、BOOL、UINT64、UINT32、INT16、DOUBLE、UINT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），shape需要与self和other做broadcast后的shape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. 传入的self、other、out是空指针时。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 2. self和other的数据类型不在支持的范围之内。
                                 3. self和other的shape无法做broadcast。
                                 4. self、other、out的维度大于8。

aclnnGtTensor

  • 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aclnnGtTensorGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceGtTensorGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • selfRef(aclTensor*，计算输入|计算输出): 输入输出tensor，即对应公式中的self与out。数据类型支持FLOAT16、FLOAT、INT64、INT32、INT8、UINT8、BOOL、UINT64、UINT32、INT16、DOUBLE、UINT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）, shape需要与other满足broadcast关系，且广播后的shape必须等于selfRef的shape，数据类型需要与other满足数据类型推导规则（参见互推导关系），支持非连续的Tensor，数据格式支持ND；selfRef也是输出Tensor。
    • other(aclTensor*，计算输入): 数据类型支持FLOAT16、FLOAT、INT64、INT32、INT8、UINT8、BOOL、UINT64、UINT32、INT16、DOUBLE、UINT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）, shape需要与selfRef满足broadcast关系，且广播后的shape必须等于selfRef的shape，数据类型需要与selfRef满足数据类型推导规则（参见互推导关系），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。

    161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR)：1. 传入的selfRef、other是空指针时。
161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID)：2. selfRef和other的数据类型不在支持的范围之内。
                                 3. selfRef和other的shape无法做broadcast。
                                 4. selfRef和other做broadcast后的shape不等于selfRef的shape。
                                 5. selfRef、other的维度大于8。

aclnnInplaceGtTensor

  • 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aclnnInplaceGtTensorGetWorkspaceSize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。

aclnnGtTensor示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_gt_tensor.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> 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<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> otherHostData = {0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6};
  std::vector<char> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_BOOL, &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aclnnGtTensor第一段接口
  ret = aclnnGtTensorGetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGtTensorGetWorkspaceSize 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aclnnGtTensor第二段接口
  ret = aclnnGtTensor(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGtTensor 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<char> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(char),
                    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;
}

aclnnInplaceGtTensor示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_gt_tensor.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> selfShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> otherShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> otherHostData = {0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6};

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclTensor
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, otherShape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  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aclnnInplaceGtTensor第一段接口
  ret = aclnnInplaceGtTensorGetWorkspaceSize(self, other, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceGtTensorGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceGtTensor第二段接口
  ret = aclnnInplaceGtTensor(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceGtTensor 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(selfShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfDeviceAddr, 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(self);
  aclDestroyTensor(other);

  // 7. 释放device资源
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(otherDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
搜索结果
找到“0”个结果

当前产品无相关内容

未找到相关内容，请尝试其他搜索词