FasterGelu样例

概述

本样例基于Kernel直调算子工程，介绍了调用FasterGelu高阶API实现fastergelu单算子，本样例输入src为固定shape[1024]，主要演示FasterGelu高阶API在Kernel直调工程中的调用。

支持的产品

• Ascend 950PR/Ascend 950DT
• 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

├── fastergelu
│   ├── scripts
│   │   ├── gen_data.py         // 输入数据和真值数据生成脚本
│   ├── CMakeLists.txt          // 编译工程文件
│   ├── data_utils.h            // 数据读入写出函数
│   └── fastergelu.asc          // Ascend C算子实现 & 调用样例

算子描述

• 算子功能：
  FasterGeluCustom单算子，对输入tensor做FasterGelu计算。

• 算子规格：

  算子类型(OpType)	FasterGeluCustom
  算子输入
  	name	shape	data type	format
  	src	1024	float	ND
  算子输出
  	dst	1024	float	ND
  核函数名	faster_gelu_custom

• 算子实现：
  本样例实现了FasterGeluCustom算子，其中输入src为固定shape[1024]。

  • kernel实现

    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FasterGelu高阶API接口完成FasterGelu计算，得到最终结果，再搬出到外部存储上。

    FasterGeluCustom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Tensor srcGm存储在srcLocal中，Compute任务负责对srcLocal执行FasterGelu计算，计算结果存储在dstLocal中，CopyOut任务负责将输出数据从dstLocal搬运至Global Memory上的输出Tensor dstGm。

  • tiling实现

    FasterGeluCustom算子的tiling实现流程如下：首先获取FasterGelu接口能完成计算所需最大/最小临时空间大小，根据该范围结合实际的内存使用情况设置合适的空间大小，然后根据输入长度dataLength确定所需tiling参数。

  • 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
  

  执行结果如下，说明精度对比成功。

  test pass!