23c5f4cc创建于 2月3日历史提交

文件	最后提交记录	最后更新时间
scripts	add feature sample	4 个月前
CMakeLists.txt	add feature sample	4 个月前
README.md	updated the readme link	4 个月前
data_utils.h	add feature sample	4 个月前
reduce_min.asc	Replace blockDim with numBlocks	4 个月前

reduce_min算子直调样例

概述

本样例介绍无DataCopyPad的非对齐reduce_min算子核函数直调方法，采用核函数<<<>>>调用，有效降低调度开销，实现高效的算子执行。

支持的产品

Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品

目录结构介绍

├── reduce_min 
│   ├── scripts
│   │   ├── gen_data.py           // 输入数据和真值数据生成脚本
│   │   └── verify_result.py      // 验证输出数据和真值数据是否一致的验证脚本
│   ├── CMakeLists.txt            // 编译工程文件
│   ├── data_utils.h              // 数据读入写出函数
│   └── reduce_min_custom.asc    // Ascend C算子实现 & 调用样例

算子描述

算子功能：
本样例中实现的是固定shape为16*4的ReduceMin算子。 ReduceMin算子的numpy表达式为：
```
z = np.min(x, axis=1)
```
算子规格：

算子类型(OpType) ReduceMin

算子输入 name shape data type format

x 16*4 float16 ND

算子输出 z 16*4 float16 ND

核函数名 reduce_min_custom
算子实现：
ReduceMin算子的numpy表达式为：
```
z = np.min(x, axis=1)
```
计算逻辑是：Ascend C提供的矢量计算接口的操作元素都为LocalTensor，输入数据需要先搬运进片上存储，然后使用计算接口完成对输入参数取绝对值的运算，得到最终结果，再搬出到外部存储上。

ReduceMin算子的实现流程分为3个基本任务：CopyIn，Compute，CopyOut。CopyIn任务负责将Global Memory上的输入inputGM搬运到Local Memory，存储在inputLocal中。Compute任务负责对inputLocal执行轴规约的ReduceMin操作，调用ReduceMin基础API时需要指定mask掩盖脏数据，计算结果存储在outputLocal中。CopyOut任务负责将输出数据从outputLocal搬运至Global Memory上的输出outputGM中，为防止数据踩踏本例使用原子加进行搬出。
- 调用实现
  使用内核调用符<<<>>>调用核函数。

编译运行

在本样例根目录下执行如下步骤，编译并执行算子。

配置环境变量
请根据当前环境上CANN开发套件包的安装方式，选择对应配置环境变量的命令。
- 默认路径，root用户安装CANN软件包
```
source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
```
- 默认路径，非root用户安装CANN软件包
```
source $HOME/Ascend/cann/set_env.sh
```
- 指定路径install_path，安装CANN软件包
```
source ${install_path}/cann/set_env.sh
```

样例执行

mkdir -p build && cd build;   # 创建并进入build目录
cmake ..;make -j;             # 编译工程
python3 ../scripts/gen_data.py   # 生成测试输入数据
./demo                        # 执行编译生成的可执行程序，执行样例
python3 ../scripts/verify_result.py output/output.bin output/golden.bin   # 验证输出结果是否正确，确认算法逻辑正确

执行结果如下，说明精度对比成功。

test pass!

算子类型(OpType)	ReduceMin
算子输入	name	shape	data type	format
算子输入	x	16*4	float16	ND
算子输出	z	16*4	float16	ND
核函数名	reduce_min_custom