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昇腾小AI

单算子调用流程

本节介绍调用单算子的两种方式、以及这两种方式下的接口调用流程。

开发应用时,如果涉及执行单个算子,请先参见AscendCL接口调用流程了解整体流程,再查看本节中的流程说明。

系统支持的算子请参见算子加速库接口参考

对于系统不支持的算子,用户需先参见Ascend C算子开发指南完成自定义算子开发。

对于TIK自定义动态Shape算子,需要先注册算子选择器,请参见执行动态Shape算子示例代码(注册算子选择器)

单算子调用方式:单算子模型执行、单算子API执行

  • 单算子API执行基于C语言的API执行算子,无需提供IR(Intermediate Representation)定义,调用单算子API执行下的算子接口,针对每个算子,都需要依次调用aclxxXxxGetWorkspaceSize接口获取算子执行需要的workspace内存大小、调用aclxxXxx接口执行算子。
  • 单算子模型执行基于图IR执行算子,先编译算子(例如,使用ATC工具将Ascend IR定义的单算子描述文件编译成算子om模型文件),再调用AscendCL接口加载算子模型(例如aclopSetModelDir接口),最后调用AscendCL接口执行算子(例如aclopExecuteV2接口)。

昇腾AI处理器对两种单算子调用方式的支持度如下表所示。

-

单算子API执行

单算子模型执行

Atlas 200/300/500 推理产品

x

Atlas 200/500 A2推理产品

√(部分支持)

Atlas 训练系列产品

√(部分支持)

Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品

Atlas 推理系列产品

√(部分支持)

单算子API执行接口调用流程

图1 单算子API执行接口调用流程
关键接口的说明如下:
  1. AscendCL初始化

    调用aclInit接口实现初始化AscendCL。

  2. 运行管理资源申请

    依次申请运行管理资源,具体流程请参见运行管理资源申请与释放

  3. 数据内存申请和传输。
    1. 调用aclrtMalloc接口申请Device上的内存,存放待执行算子的输入、输出数据。
    2. 调用aclCreateTensor、aclCreateIntArray等接口构造算子的输入、输出数据,如aclTensor、aclIntArray等,详细接口请参见单算子API执行

    如果需要将Host上数据传输到Device,则需要调用aclrtMemcpy接口(同步接口)或aclrtMemcpyAsync接口(异步接口)通过内存复制的方式实现数据传输。

  4. 计算workspace并执行算子
    1. 调用aclxxXxxGetWorkspaceSize接口获取算子入参,并计算该算子执行流程需要多少的workspace内存。
    2. 调用aclrtMalloc接口,根据workspaceSize大小申请Device侧内存。
    3. 调用aclxxXxx接口执行计算并得到结果。

    单算子API执行的接口一般定义为“两段式接口”,即aclxxXxxGetWorkspaceSize和aclxxXxx,详细的接口功能和使用方法请参见单算子API执行章节。

  5. 调用aclrtSynchronizeStream接口阻塞应用运行,直到指定Stream中的所有任务都完成。
  6. 调用aclrtFree接口释放内存

    如果需要将Device上的算子执行结果数据传输到Host,则需要调用aclrtMemcpy接口(同步接口)或aclrtMemcpyAsync接口(异步接口)通过内存复制的方式实现数据传输,然后再释放内存。

  7. 运行管理资源释放
    1. 调用aclDestroyTensor、aclDestroyIntArray等接口释放算子的输入、输出,相关接口请参见单算子API执行
    2. 所有数据释放后,需要依次释放运行管理资源,具体流程请参见运行管理资源申请与释放
  8. AscendCL去初始化

    调用aclFinalize接口实现AscendCL去初始化。

单算子模型执行接口调用流程

图2 单算子模型执行接口调用流程
关键接口的说明如下:
  1. 编译算子

    根据算子编译的方式,可分为以下两种:

    • 编译算子后,算子相关数据保存在*.om模型文件中

      该种方式下编译算子,需使用ATC工具,详细描述请参见ATC工具使用指南,将单算子定义文件(*.json)编译成适配昇腾AI处理器的离线模型(*.om文件)。

      编译算子后,依次进行234567

    • 编译算子后,算子相关数据保存在内存中

      该种方式下编译算子,需调用AscendCL提供的接口,根据不同场景调用不同的接口:

      • 对于同一个算子,编译一次,多次执行的场景,建议调用aclopCompile接口编译算子。编译算子后,依次进行34567
      • 对于编译算子、执行算子次数相同的场景,建议先执行3,再调用aclopCompileAndExecute接口编译算子。编译算子后,再依次进行67
  2. 加载算子模型文件
    支持以下2种方式中的一种加载单算子模型文件:
    • 调用aclopSetModelDir接口,设置加载模型文件的目录,目录下存放单算子模型文件(*.om文件)。
    • 调用aclopLoad接口,从内存中加载单算子模型数据,由用户管理内存。单算子模型数据是指“单算子编译成*.om文件后,再将om文件读取到内存中”的数据。
  3. 调用aclrtMalloc接口申请Device上的内存,存放执行算子的输入、输出数据。

    如果需要将Host上数据传输到Device,则需要调用aclrtMemcpy接口(同步接口)或aclrtMemcpyAsync接口(异步接口)通过内存复制的方式实现数据传输。

  4. 动态Shape场景,如果无法明确算子的输出Shape时,在执行算子前,还需推导或预估算子的输出Shape

    需用户调用aclopInferShape接口、aclGetTensorDescNumDims接口、aclGetTensorDescDimV2接口、aclGetTensorDescDimRange等接口,推导或预估算子的输出Shape,作为算子执行接口aclopExecuteV2的输入。

  5. 执行算子
    • 对于被封装成AscendCL接口的算子(参见CBLAS接口),包括GEMM算子、Cast算子,目前支持以下两种执行方式:
    • 对于未被封装成AscendCL接口的算子,目前支持以下两种执行方式:

    不以handle方式执行算子时,每次执行算子时,系统内部都会根据算子描述信息匹配内存中的模型。

    以handle方式执行算子时,系统内部将算子描述信息匹配到内存中的模型,并缓存在Handle中,每次执行算子时,无需重复匹配算子与模型,因此在涉及多次执行同一个算子时,效率更高,但该方式不支持动态Shape算子,且Handle使用结束后,需调用aclopDestroyHandle接口释放。

  6. 调用aclrtSynchronizeStream接口阻塞应用运行,直到指定Stream中的所有任务都完成。
  7. 调用aclrtFree接口释放内存

    如果需要将Device上的算子执行结果数据传输到Host,则需要调用aclrtMemcpy接口(同步接口)或aclrtMemcpyAsync接口(异步接口)通过内存复制的方式实现数据传输,然后再释放内存。

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