TransDataTo5HD算子直调样例

概述

本样例基于TransDataTo5HD实现数据格式转换，可用于NCHW格式转换成NC1HWC0格式，特别的也可以用于二维矩阵数据块的转置。 本样例通过Ascend C编程语言实现了TransDataTo5HD算子，使用<<<>>>内核调用符来完成算子核函数在NPU侧运行验证的基础流程，给出了对应的端到端实现。

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

├── trans_data_to_5hd
│   ├── 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
│   └── trans_data_to_5hd.asc                 // Ascend C算子实现 & 调用样例

算子描述

• 算子功能：
  TransDataTo5HD算子实现了数据格式转换，可用于NCHW格式转换成NC1HWC0格式，并返回计算结果的功能。

• 算子规格：

  算子类型(OpType)	TransDataTo5HD
  算子输入	name	shape	data type	format	default
  	x	2 * 32 * 16 * 16	float16	NCHW	\
  算子输出	out	2 * 2 * 16 * 16 * 16	float16	NC1HWC0	\
  核函数名	trans_data_to_5hd

• 算子实现：
  本样例中实现的是固定shape为2 * 32 * 16 * 16的TransDataTo5HD算子。

  • 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，然后使用计算接口完成NCHW格式转换成NC1HWC0格式的操作，得到最终结果，再搬出到外部存储上。

    TransDataTo5HD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 xGm搬运至Local Memory，分别存储在xLocal，Compute任务负责对xLocal执行相关操作，计算结果存储在outLocal中，CopyOut任务负责将输出数据从outLocal搬运至Global Memory上的输出Tensor outGm中。

  • 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!