aclnnMinDim
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“aclnnMinDimGetWorkspaceSize”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“aclnnMinDim”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnMinDimGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool keepdim, aclTensor *out, aclTensor *indices, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnStatus aclnnMinDim(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
功能描述
算子功能：返回Tensor指定维度的最小值及其索引位置。最小值保存到out中，最小值的索引保存到indices中。如果keepdim为false，则不保留对应的轴；如果为true，则保留指定轴的维度值为1。
aclnnMinDimGetWorkspaceSize
参数说明：
self(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。支持[1, 8]维。
dim(int64_t, 计算输入)：指定的维度，数据类型为INT64，取值范围在[-self.dim(), self.dim())。
keepdim(bool，计算输入)：reduce轴的维度是否保留，数据类型为BOOL。
out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT64、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），且数据类型和self一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
indices(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32。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self、out和indices是空指针时。
161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. self、out、indices数据类型不在支持的范围内时。
2. self、out和indices的数据格式不在支持的范围内时。
3. dim超出输入self的维度范围时。aclnnMinDim
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aclnnMinDimGetWorkspaceSize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_min_dim.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 = {4, 2};
// 如果keepDim的值为true，则indicesShape和outShape的shape为{1, 2}
std::vector<int64_t> indicesShape = {2};
std::vector<int64_t> outShape = {2};
void* selfDeviceAddr = nullptr;
void* indicesDeviceAddr = nullptr;
void* outDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* self = nullptr;
aclTensor* indices = nullptr;
aclTensor* out = nullptr;
std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
std::vector<float> indicesHostData = {1, 1};
std::vector<float> outHostData = {1, 1};
int64_t dim = 0;
bool keepDim = false;
// 创建self aclTensor
ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 创建indices aclTensor
ret = CreateAclTensor(indicesHostData, indicesShape, &indicesDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &indices);
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名称
uint64_t workspaceSize = 0;
aclOpExecutor* executor;
// 调用aclnnMinDim第一段接口
ret = aclnnMinDimGetWorkspaceSize(self, dim, keepDim, out, indices, &workspaceSize, &executor);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMinDimGetWorkspaceSize 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aclnnMinDim第二段接口
ret = aclnnMinDim(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMinDim 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);
aclDestroyTensor(indices);
aclDestroyTensor(out);
// 7. 释放device 资源
aclrtFree(selfDeviceAddr);
aclrtFree(indicesDeviceAddr);
aclrtFree(outDeviceAddr);
if (workspaceSize > 0) {
aclrtFree(workspaceAddr);
}
aclrtDestroyStream(stream);
aclrtResetDevice(deviceId);
aclFinalize();
return 0;
}