aclnnSliceV2
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“aclnnSliceV2GetWorkspaceSize”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“aclnnSliceV2”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnSliceV2GetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclIntArray* starts, const aclIntArray* ends, const aclIntArray* axes, const aclIntArray* steps, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)aclnnStatus aclnnSliceV2(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)
功能描述
算子功能：根据给定的维度、范围和步长，从输入张量中提取张量。 和可以取以外的值，取值后根据以下公式转换为合法值，假设： $$ starts[i] = \begin{cases} &0, & if;starts[i] < -N \ &N, & if;starts[i] >= N\ &(starts[i]+N) % N, & otherwise \end{cases} $$ $$ ends[i] = \begin{cases} &N, & if; ends[i] >= N\ &starts, & else;if; (ends[i]+N)%N < starts[i] \ &(ends[i]+N)%N, & otherwise\ \end{cases} $$ 与在axes中的轴上不一致，其他轴一致: $$ out.shape[axes[i]] = ⌊\frac{ends[i] - starts[i] + steps[i] - 1}{steps[i]}⌋ $$
aclnnSliceV2GetWorkspaceSize
参数说明：
self(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，公式中的。shape支持0到8维，self和out的数据类型一致，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FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL。
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL、BFLOAT16。
starts(aclIntArray*, 计算输入)：Host侧的aclIntArray，公式中的，切片位置的起始索引。starts、ends、axes、steps的元素个数相同。
ends(aclIntArray*, 计算输入)：Host侧的aclIntArray，公式中的，切片位置的终止索引。starts、ends、axes、steps的元素个数相同。
axes(aclIntArray*, 计算输入)：Host侧的aclIntArray，公式中的，切片的轴。starts、ends、axes、steps的元素个数相同，axes的元素需要在[-self.dim(), self.dim() - 1]范围内，且表示的轴不能重复。
steps(aclIntArray*, 计算输入)：Host侧的aclIntArray，公式中的，切片的步长。starts、ends、axes、steps的元素个数相同，steps的元素均为正整数。
out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，公式中的。shape支持0到8维，shape满足功能描述中的推导规则，self和out的数据类型一致，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FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL。
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT8、UINT8、BOOL、BFLOAT16。
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、starts、ends、axes、steps、out是空指针时。 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：1. self和out的数据类型不在支持的范围之内。 2. self的shape维度大于8。 3. axes中有值的取值越界不在[-self.dim(), self.dim() - 1]，或表示的轴有重复。 4. steps中有值小于等于0。 5. self和out的数据类型不一致。 6. out的shape不满足功能描述中的推导规则。 7. starts、ends、axes、steps中元素个数不相同。
aclnnSliceV2
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aclnnSliceV2GetWorkspaceSize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_slice_v2.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};
std::vector<int64_t> outShape = {2, 1};
void* selfDeviceAddr = nullptr;
void* outDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* self = nullptr;
aclTensor* out = nullptr;
aclIntArray *dim = nullptr;
aclIntArray *start = nullptr;
aclIntArray *end = nullptr;
aclIntArray *step = nullptr;
std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
std::vector<float> outHostData = {0, 0};
int64_t dimValue[] = {0,1};
int64_t startValue[] = {1,1};
int64_t endValue[] = {3,2};
int64_t stepValue[] = {1,1};
// 创建self aclTensor
ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
dim = aclCreateIntArray(dimValue, 2);
CHECK_RET(dim != nullptr, return ret);
start = aclCreateIntArray(startValue, 2);
CHECK_RET(start != nullptr, return ret);
end = aclCreateIntArray(endValue, 2);
CHECK_RET(end != nullptr, return ret);
step = aclCreateIntArray(stepValue, 2);
CHECK_RET(step != 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aclnnSliceV2第一段接口
ret = aclnnSliceV2GetWorkspaceSize(self, start, end, dim, step, out, &workspaceSize, &executor);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSliceV2GetWorkspaceSize 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aclnnSliceV2第二段接口
ret = aclnnSliceV2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSliceV2 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，需要根据具体API的接口定义修改
aclDestroyTensor(self);
aclDestroyIntArray(dim);
aclDestroyIntArray(start);
aclDestroyIntArray(end);
aclDestroyIntArray(step);
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;
}