aclnnUpsampleLinear1d

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“aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnUpsampleLinear1d”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclIntArray *outputSize, const bool alignCorners, const double scales, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
aclnnStatus aclnnUpsampleLinear1d(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对由多个输入通道组成的输入信号应用线性插值算法进行上采样。如果输入shape为 (N，C，L) ，则输出shape为 (N，C，outputSize) 。

aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize

参数说明
- self（aclTensor*，计算输入）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT和FLOAT16数据类型。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCL。输入维度必须是3.
- outputSize（aclIntArray*，计算输入）：Host侧的aclIntArray，size大小为1。表示输出out在L维度上的空间大小。
- alignCorners（bool，计算输入）：Host侧的bool类型参数。如果设置为True，则输入和输出张量按其角像素的中心点对齐，保留角像素处的值；如果设置为False，则输入和输出张量通过其角像素的角点对齐，并且插值使用边缘值填充用于外界边值，使此操作在保持不变时独立于输入大小scales。
- scales（double, 计算输入）：Host侧的double常量，表示输出out的L维度乘数。
- out（aclTensor*，计算输出）：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT和FLOAT16数据类型，且数据类型与self的数据类型一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持NCL。输出维度必须是3。
- 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、outputSize或out是空指针。
返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）: 1. self的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
                                      2. self和out的数据类型不一致。
                                      3. self和out的维度不为3维。
                                      4. outputSize的size大小不等于1。
                                      5. outputSize的某个元素值小于1。
                                      6. out在L维度上的size大小与outputSize[0]未完全相同。

aclnnUpsampleLinear1d

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aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize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

输出L维度的outputSize和L维度的缩放乘数scales共同传值时，需要满足：outputSize = scales * L。

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_upsample_linear_1d.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 = {1, 1, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 1, 3};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {1, 4,1};
  std::vector<float> outHostData = {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out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  std::vector<int64_t> outArraySize = {3};
  const aclIntArray *outputSize = aclCreateIntArray(outArraySize.data(), outArraySize.size());
  CHECK_RET(outputSize != nullptr, return ACL_ERROR_INTERNAL_ERROR);

  // 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aclnnUpsampleLinear1d第一段接口
  ret = aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize(self, outputSize, false, -1, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleLinear1dGetWorkspaceSize 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aclnnUpsampleLinear1d第二段接口
  ret = aclnnUpsampleLinear1d(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnUpsampleLinear1d 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(out);
  aclDestroyIntArray(outputSize);

  // 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;
}