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昇腾小AI

aclnnHardsigmoid&aclnnInplaceHardsigmoid

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

  • aclnnHardsigmoid和aclnnInplaceHardsigmoid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。

    • aclnnHardsigmoid：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
    • aclnnInplaceHardsigmoid：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“aclnnHardsigmoidGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceHardsigmoidGetWorkspaceSize”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“aclnnHardsigmoid”或者“aclnnInplaceHardsigmoid”接口执行计算。

    • aclnnStatus aclnnHardsigmoidGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
    • aclnnStatus aclnnHardsigmoid(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)
    • aclnnStatus aclnnInplaceHardsigmoidGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
    • aclnnStatus aclnnInplaceHardsigmoid(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：激活函数变种，根据公式返回一个新的tensor。结果的形状与输入tensor相同。
  • 计算公式：Hardsigmoid(self)={1,if(self>3)0,if(self≤−3)self6+12,otherwiseHardsigmoid(self)=\begin{cases} &1, &if(self\gt3) \\ &0, &if(self\le-3) \\ &\frac{self}{6} + \frac{1}{2}, &otherwise \end{cases}

aclnnHardsigmoidGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的输入self，shape支持0到8维，self与out的shape一致，非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、BFLOAT16。
    • out（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，公式中的输出Hardsigmoid(self)，shape支持0到8维，self与out的shape一致，非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、BFLOAT16。
    • 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检，出现以下场景时报错：
返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：1. 传入的self或out为空指针。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. self或out的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
                                      2. self的数据类型与输出out的数据类型不一致。
                                      3. self的shape与输出out的shape不一致。
                                      4. self或out的shape超过8维。

aclnnHardsigmoid

  • 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aclnnHardsigmoidGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceHardsigmoidGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • self（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，公式中的输入self和输出Hardsigmoid(self)，shape支持0到8维，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32。
      • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、BFLOAT16。
    • 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检，出现以下场景时报错：
返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：1. 传入的self为空指针。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. self的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
                                      2. self的shape超过8维。

aclnnInplaceHardsigmoid

  • 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aclnnInplaceHardsigmoidGetWorkspaceSize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。

aclnnHardsigmoid

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_hardsigmoid.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> outShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {-4, -3, -2, 0, 1, 2, 4, 5};
  std::vector<float> 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
  // 调用aclnnHardsigmoid第一段接口
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  ret = aclnnHardsigmoidGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHardsigmoidGetWorkspaceSize 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aclnnHardsigmoid第二段接口
  ret = aclnnHardsigmoid(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHardsigmoid 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和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  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;
}

aclnnInplaceHardsigmoid

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_hardsigmoid.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};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {-4, -3, -2, 0, 1, 2, 4, 5};
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3. 调用CANN算子库API
  // 调用aclnnInplaceHardsigmoid第一段接口
  uint64_t inplaceWorkspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* inplaceExecutor;
  ret = aclnnInplaceHardsigmoidGetWorkspaceSize(self, &inplaceWorkspaceSize, &inplaceExecutor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceHardsigmoidGetWorkspaceSize 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* inplaceWorkspaceAddr = nullptr;
  if (inplaceWorkspaceSize > 0) {
    ret = aclrtMalloc(&inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret;);
  }
  // 调用aclnnInplaceHardsigmoid第二段接口
  ret = aclnnInplaceHardsigmoid(inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, inplaceExecutor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceHardsigmoid 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和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
 
  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  if (inplaceWorkspaceSize > 0) {
    aclrtFree(inplaceWorkspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
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