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。

本样例支持的产品及CANN软件版本

产品	CANN软件版本
Ascend 950PR/Ascend 950DT	>= CANN 9.1.0
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品	>= CANN 9.0.0
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品	>= CANN 9.0.0

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
│   └── README.md                     // 样例说明文档

样例规格

• 样例功能：
  本样例是对矩阵的每行元素求和。

表1：样例规格

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。

编译运行

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，配置环境变量。

  source ${install_path}/cann/set_env.sh
  

  说明： ${install_path} 为CANN包安装目录，未指定安装目录时默认安装至 /usr/local/Ascend 下。

• 样例执行

  在本样例目录下执行如下命令。

  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_MODE	npu（默认）、cpu、sim	运行模式：NPU 运行、CPU调试、NPU仿真
  CMAKE_ASC_ARCHITECTURES	dav-2201（默认）、dav-3510	NPU 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!