aclnnMedianDim

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“aclnnMedianDimGetWorkspaceSize”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“aclnnMedianDim”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnMedianDimGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool keepDim, aclTensor *valuesOut, aclTensor *indicesOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnMedianDim(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：返回Tensor指定维度求中位数及所在位置（若指定维度元素个数为size，则中位数对应排序后的下标为(size - 1) // 2）。

aclnnMedianDimGetWorkspaceSize

参数说明
- self（aclTensor*, 计算输入）：输入self，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64，且数据类型与valuesOut相同。支持非连续的Tensor, 数据格式支持ND。
- dim（int64_t*, 计算输入）：输入dim，Host侧的整型，指定的维度，数据类型支持INT64。
- keepDim（bool*, 计算输入）：输入keepDim，Host侧的布尔型，reduce轴的维度是否保留。若为True，则输出valuesOut、indicesOut与输入self维度相同，但输出aclTensor的dim对应维度shape为1，否则，dim对应维度会被压缩，导致输出比输入少一维。数据类型支持BOOL。
- valuesOut（aclTensor*, 计算输出）：输出valuesOut，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64，且数据类型与self相同，shape需要依据keepDim与self相对应。支持非连续的Tensor, 数据格式支持ND。
- indicesOut（aclTensor*, 计算输出）：输出indicesOut，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT64，shape需要依据keepDim与self相对应。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）: 1. 传入的self、valuesOut或indicesOut是空指针时。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）: 1. self、valuesOut、indicesOut的数据类型不在支持的范围之内。
                                      2. valuesOut和self的数据类型不相同时。
                                      3. dim超出输入self的维度范围时。
                                      4. valuesOut或indicesOut的shape与实际输出shape不匹配。

aclnnMedianDim

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aclnnMedianDimGetWorkspaceSize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_median.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
  int64_t dim = 1;
  bool keepDim = false;
  std::vector<int64_t> selfShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> valuesOutShape = {4};
  std::vector<int64_t> indicesOutShape = {4};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* valuesOutDeviceAddr = nullptr;
  void* indicesOutDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* valuesOut = nullptr;
  aclTensor* indicesOut = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> valuesOutHostData = {0, 0, 0, 0};
  std::vector<float> indicesOutHostData = {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valuesOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(valuesOutHostData, valuesOutShape, &valuesOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &valuesOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建indicesOut aclTensor
  ret = CreateAclTensor(indicesOutHostData, indicesOutShape, &indicesOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64,
                        &indicesOut);
  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aclnnMedianDim第一段接口
  ret = aclnnMedianDimGetWorkspaceSize(self, dim, keepDim, valuesOut, indicesOut, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMedianDimGetWorkspaceSize 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aclnnMedianDim第二段接口
  ret = aclnnMedianDim(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMedianDim 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(valuesOutShape);
  std::vector<float> valuesOutData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(valuesOutData.data(), valuesOutData.size() * sizeof(valuesOutData[0]), valuesOutDeviceAddr,
                    size * sizeof(float), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy valuesOut 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, valuesOutData[i]);
  }

  std::vector<float> indicesOutData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(indicesOutData.data(), indicesOutData.size() * sizeof(indicesOutData[0]), indicesOutDeviceAddr,
                    size * sizeof(float), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy indicesOut 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, indicesOutData[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(valuesOut);
  aclDestroyTensor(indicesOut);

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