aclnnPowScalarTensor

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。
Atlas 200/500 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“aclnnPowScalarTensorGetWorkspaceSize”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“aclnnPowScalarTensor”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnPowScalarTensorGetWorkspaceSize(const aclScalar* self, const aclTensor* exponent, const aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
aclnnStatus aclnnPowScalarTensor(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能： exponent每个元素作为input对应元素的幂完成计算。
计算公式：

out_i = x_i^{exponent_i}

算子约束: INT32整型计算在如下范围以外的场景, 会出现超时；

shape	exponent_value
<=100000（十万）	-200000000~200000000(两亿)
<=1000000（百万）	-20000000~20000000(两千万)
<=10000000（千万）	-2000000~2000000(两百万)
<=100000000（亿）	-200000~200000(二十万)
<=1000000000（十亿）	-20000~20000(两万)

aclnnPowScalarTensorGetWorkspaceSize

参数说明：
- self(aclScalar*，计算输入)：Host侧的aclScalar，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），且数据类型与exponent的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系）。
- exponent(aclTensor*，计算输入)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），且数据类型与self的数据类型需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FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、COMPLEX64、COMPLEX128、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持），数据类型需要是self的数据类型与exponent的数据类型推导之后可转换的数据类型（参见互转换关系），shape需要与exponent保持一致，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。

返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：1. 传入的self、exponent、out是空指针。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. exponent的数据类型不在支持的范围之内。
                                      2. self和exponent不满足数据类型推导规则。
                                      3. 推导出的数据类型无法转换为out的类型。
                                      4. exponent和out的shape不一致。

aclnnPowScalarTensor

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aclnnPowScalarTensorGetWorkspaceSize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_pow.h"

#define CHECK_RET(cond, return_exponentr) \
  do {                               \
    if (!(cond)) {                   \
      return_exponentr;                   \
    }                                \
  } 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> exponentShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* exponentDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclScalar* self = nullptr;
  aclTensor* exponent = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> exponentHostData = {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  float selfValue = 1.2f;
  // 创建self aclScalar
  self = aclCreateScalar(&selfValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(self != nullptr, return ret);
  // 创建exponent aclTensor
  ret = CreateAclTensor(exponentHostData, exponentShape, &exponentDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &exponent);
  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aclnnPowScalarTensor第一段接口
  ret = aclnnPowScalarTensorGetWorkspaceSize(self, exponent, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnPowScalarTensorGetWorkspaceSize 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aclnnPowScalarTensor第二段接口
  ret = aclnnPowScalarTensor(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnPowScalarTensor 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
  aclDestroyScalar(self);
  aclDestroyTensor(exponent);
  aclDestroyTensor(out);

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