aclnnScatterAdd

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

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

aclnnStatus aclnnScatterAddGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, int64_t dim, const aclTensor* index, const aclTensor* src, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
aclnnStatus aclnnScatterAdd(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：将源tensor中的值按指定的轴方向和index tensor中的位置关系逐个填入输出tensor中，若有多于一个src值被填入到self的同一位置，那么这些值将会在这一位置上进行累加。在计算时需要满足以下要求：
- self, index和src的维度数量必须相同
- 对于每一个维度d, 有index.size(d) <= src.size(d)
- 对于每一个维度d, 如果有d != dim, 有index.size(d) <= self.size(d)
- dim取值范围为[-self.dim(),self.dim())
用例：

输入tensor $self = \begin{bmatrix} 1&2&3 \\4&5&6 \\7&8&9\end{bmatrix}$ , 索引tensor $index = \begin{bmatrix} 0&1&2&0\\0&0&1&2 \end{bmatrix}$ , dim = 1, 源tensor $src = \begin{bmatrix} 1&2&3&4&5 \\ 6&7&8&9&10 \end{bmatrix}$ ，输出tensor $output = \begin{bmatrix}6&4&6\\17&13&15\\7&8&9\end{bmatrix}$

dim = 1表示scatter_add根据 $index$ 在tensor的列上进行累加。

$output[0][0] = self[0][0] + src[0][0] + src[0][3]$ ,

$output[0][1] = self[0][1] + src[0][1]$ ,

$output[0][2] = self[0][2] + src[0][2]$ ,

$output[1][0] = self[1][0] + src[1][0] + src[1][1]$ ,

$output[1][1] = self[1][1] + src[0][2]$ ,

$output[1][2] = self[1][2] + src[0][3]$ ,

$output[2][0] = self[2][0]$ ,

$output[2][1] = self[2][1]$ ,

$output[2][2] = self[2][2]$ .

其中， $self$ , $index$ , $src$ 的维度数量均为2， $index$ 每个维度大小{2，4}都不大于 $src$ 的对应维度大小{2，5}，在dim != 1的维度上（dim = 0）， $index$ 的维度大小{2}不大于 $self$ 的对应维度大小{3}， $index$ 中的最大值{2}，不大于 $self$ 在dim = 1维度的大小{3}。

aclnnScatterAddGetWorkspaceSize

参数说明：
- self(aclTensor*，计算输入)：公式中的输入self，Device侧的aclTensor。维度数量需要与index和src相同。数据类型与src的数据类型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。
  - Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。
- dim(int64_t, 计算输入)：计算公式中的输入dim，数据类型为INT64。
- index(aclTensor*，计算输入)：公式中的输入index，Device侧的aclTensor。数据类型支持INT32、INT64。index维度数量需要与src相同。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- src(aclTensor*，计算输入)：公式中的输入src，Device侧的aclTensor。src维度数量需要与index相同。数据类型与self的数据类型一致。数据格式支持ND。
  - Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。
- out(aclTensor*，计算输出)：公式中的output，Device侧的aclTensor。shape需要与self一致。数据类型与self的数据类型一致。数据格式支持ND。
  - Atlas 训练系列产品：数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。
  - Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、INT64、INT32、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。
- 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、index、src、out是空指针。
返回161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1.self、index、src、out的数据类型不在支持的范围之内。
                                    2.self、out的shape不一致。
                                    3.src、index shape不合法。

aclnnScatterAdd

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aclnnScatterAddGetWorkspaceSize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

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_scatter_add.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, 4};
  std::vector<int64_t> indexShape = {3, 4};
  std::vector<int64_t> srcShape = {4, 4};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 4};
  int64_t dim = 0;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* indexDeviceAddr = nullptr;
  void* srcDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* index = nullptr;
  aclTensor* src = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData(16, 0);
  std::vector<int64_t> indexHostData = {0, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 0, 2, 2, 1, 0};
  std::vector<float> srcHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15};
  std::vector<float> outHostData(16, 0);
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建index aclTensor
  ret = CreateAclTensor(indexHostData, indexShape, &indexDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &index);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建src aclTensor
  ret = CreateAclTensor(srcHostData, srcShape, &srcDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &src);
  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aclnnScatterAdd第一段接口
  ret = aclnnScatterAddGetWorkspaceSize(self, dim, index, src, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnScatterAddGetWorkspaceSize 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aclnnScatterAdd第二段接口
  ret = aclnnScatterAdd(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnScatterAdd 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(index);
  aclDestroyTensor(src);
  aclDestroyTensor(out);
  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义参数
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(indexDeviceAddr);
  aclrtFree(srcDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}