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Sum 样例
概述
本样例演示了Sum高阶API,对输入数据按照最后一个维度的元素求和。如果输入是一维向量,则对一维向量中各元素求和;如果输入是矩阵,则沿最后一个维度对每行中元素求和。
接口提示: 除本样例使用的
Sum接口外,Ascend C 还提供了Mean接口用于求平均值,调用方式与Sum一致,只需替换函数名即可切换:
- Mean:求均值。将
sum.asc中AscendC::Sum替换为AscendC::Mean,GetSumMaxMinTmpSize替换为GetMeanMaxMinTmpSize。
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
目录结构说明
├── sum
│ ├── scripts
│ │ └── gen_data.py // 生成数据和真值数据的生成脚本
│ ├── CMakeLists.txt // 编译工程文件
│ ├── data_utils.h // 数据读写工具函数
│ └── sum.asc // Ascend C样例实例 & 主程序
样例规格
- 样例功能:
本样例是对矩阵的每行元素求和。
| 样例类型(OpType) | sum | |||
| 样例输入 | ||||
| name | shape | data type | format | |
| src | [3,32] | float | ND | |
| 样例输出 | ||||
| dst | [8,1] | float | ND | |
| 核函数名 | sum_custom | |||
- 样例实现:
本样例中实现的是固定shape为输入x[3,32],输出y[8,1],其中y中的有效值数量为3,对输入x的每行元素求和后,输出y的有效数据为前3位,最后5位为padding填充的数据。-
Kernel实现:
计算逻辑是:本样例将输入数据搬运到片上存储,然后使用Sum高阶API接口完成求和,再将结果搬出。 -
Tiling实现:
该样例的tiling实现流程如下:使用GetSumMaxMinTmpSize接口计算所需最大/最小临时空间大小,使用最小临时空间,然后根据输入长度确定所需tiling参数。
-
运行示例
在本样例根目录下执行如下步骤,编译并执行样例。
-
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。
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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
-
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样例执行
mkdir -p build && cd build; # 创建并进入build目录 cmake .. -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201;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,执行样例使用 CPU调试 或 NPU仿真 模式时,添加
-DCMAKE_ASC_RUN_MODE=cpu或-DCMAKE_ASC_RUN_MODE=sim参数即可。示例如下:
cmake -DCMAKE_ASC_RUN_MODE=cpu -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..;make -j; # cpu调试模式 cmake -DCMAKE_ASC_RUN_MODE=sim -DCMAKE_ASC_ARCHITECTURES=dav-2201 ..;make -j; # NPU仿真模式注意: 切换编译模式前需清理 cmake 缓存,可在 build 目录下执行
rm CMakeCache.txt后重新 cmake。 -
编译选项说明
选项 可选值 说明 CMAKE_ASC_RUN_MODEnpu(默认)、cpu、sim运行模式:NPU 运行、CPU调试、NPU仿真 CMAKE_ASC_ARCHITECTURESdav-2201(默认)、dav-3510NPU 架构:dav-2201 对应 Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品和Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品,dav-3510 对应 Ascend 950PR/Ascend 950DT 执行结果如下,说明精度对比成功。
test pass!