aclnnHistc

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。
Atlas 推理系列产品。

接口原型

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

aclStatus aclnnHistcGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, int64_t bins, const aclScalar* min, const aclScalar* max, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
aclStatus aclnnHistc(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

功能描述

计算张量直方图。以min和max作为统计上下限，在min和max之前划出等宽的数量为bins的区间，统计张量self中元素在各个区间的数量。如果min和max都为0，则使用张量中所有元素的最小值和最大值作为统计的上下限。小于min和大于max的元素不会被统计。

aclnnHistcGetWorkspaceSize

参数说明：
- self(aclTensor*, 计算输入)：待被统计元素在各个bins的数量的张量。Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。shape的维度支持0-8维。
- bins(int64_t, 计算输入)：直方图bins的数量，Host侧的INT64类型，取值范围需大于0。
- min(aclScalar*, 计算输入)：直方图的统计下限（包括）。Host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换成FLOAT的类型，取值范围不能大于max的值。
- max(aclScalar*, 计算输入)：直方图的统计上限（包括）。Host侧的aclScalar，数据类型需要是可转换成FLOAT的类型，取值范围不能小于min的值。
- out(aclTensor*, 计算输出)：直方图统计结果。Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8，且数据类型需要与self满足互推导关系。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，shape只支持1维tensor，且元素个数等于bins。
- 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): 1. 传入的self、out、min、max是空指针。
返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. self和out的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
                                      2. self与out的数据类型不满足互推导关系。
                                      3. 传入的bins小于0。
                                      4. 传入的min大于max。
                                      5. out的shape维度不为1。
                                      6. self的shape维度大于8。
                                      7. out的size不等于bins。

aclnnHistc

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aclnnHistcGetWorkspaceSize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_histc.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 = {3, 3};
  std::vector<int64_t> outShape = {3};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclScalar* min = nullptr;
  aclScalar* max = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0};
  int64_t bins = 3;
  float minValue = 1.0f;
  float maxValue = 9.0f;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建min aclScalar
  min = aclCreateScalar(&minValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(min != nullptr, return ret);
  // 创建max aclScalar
  max = aclCreateScalar(&maxValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(max != nullptr, 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aclnnHistc第一段接口
  ret = aclnnHistcGetWorkspaceSize(self, bins, min, max, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHistcGetWorkspaceSize 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aclnnHistc第二段接口
  ret = aclnnHistc(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHistc 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);
  aclDestroyScalar(min);
  aclDestroyScalar(max);
  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;
}