打包为共享库

有时我们希望在已有的成熟工程中添加模板库算子，实现加速计算的效果，但又不希望大幅度改变构建工程。为此我们可以将模板库算子编译成共享库，以方便在已有工程中调用。

代码结构

examples/shared_lib
├── include
│   └── catlass_kernel.h        # 头文件
├── src
│   ├── common
│   │   └── common.hpp          # 公共头文件，预留为多个kernel中的模板函数共用
│   └── kernels                 # 算子实现
│       ├── basic_matmul.cpp
│       └── ...
└── basic_matmul_shared_lib.cpp # CATLASS examples 风格使用示例

编译产物结构

output
├── bin
│   └── basic_matmul_shared_lib         # 使用示例
└── shared_lib
    ├── include
    │   └── catlass_kernel.h            # 头文件
    └── lib
        ├── libcatlass_kernel.so        # 动态链接库
        └── libcatlass_kernel_static.a  # 静态链接库

使用说明

调用头文件中的接口即可：

#include "catlass_kernel.h"
// ...
    CatlassKernel::KernelInfo kernelInfo;
    kernelInfo.inputAddr = {reinterpret_cast<uint8_t *>(deviceA), reinterpret_cast<uint8_t *>(deviceB)};
    kernelInfo.outputAddr = {reinterpret_cast<uint8_t *>(deviceC)};
    kernelInfo.inputDataType = ACL_FLOAT16;
    kernelInfo.outputDataType = ACL_FLOAT16;
    kernelInfo.m = m;
    kernelInfo.n = n;
    kernelInfo.k = k;

    CatlassKernel::BasicMatmul(aicCoreNum, stream, kernelInfo);
// ...

可参考basic_matmul_shared_lib.cpp获取详细的示例代码。

扩展说明

假设待添加算子为custom_matmul。

算子kernel实现

分别增加如下文件和代码：

• 在src/kernel文件夹中创建custom_matmul.hpp，实现算子本身。

#include "catlass/catlass.hpp"
// catlass头文件...

using namespace Catlass;

template <
    class LayoutA,
    class LayoutB,
    class LayoutC
>
CATLASS_GLOBAL
void custom_matmul(
    GemmCoord problemShape,
    GM_ADDR gmA, LayoutA layoutA,
    GM_ADDR gmB, LayoutB layoutB,
    GM_ADDR gmC, LayoutC layoutC
    // 按需定义输入参数...
)
{
    // 使用CATLASS api定义算子...
}

• 在src/kernels文件夹中创建custom_matmul.cpp，实现host接口，该接口负责整理输入后使用内核调用符调用算子。

// ...
void CustomMatmul(uint32_t blockNum, aclrtStream stream, kernelInfo kernelInfo) {
    Catlass::GemmCoord problemShape{kernelInfo.m, kernelInfo.n, kernelInfo.k};
    using LayoutA = layout::RowMajor;
    using LayoutB = layout::RowMajor;
    using LayoutC = layout::RowMajor;
    LayoutA layoutA{kernelInfo.m, kernelInfo.k};
    LayoutB layoutB{kernelInfo.k, kernelInfo.n};
    LayoutC layoutC{kernelInfo.m, kernelInfo.n};
    custom_matmul<<<blockNum, nullptr, stream>>>(problemShape,
        kernelInfo.inputAddr.at(0), layoutA,
        kernelInfo.inputAddr.at(1), layoutB,
        kernelInfo.outputAddr.at(0), layoutC);
}
// ...

参数意义如下：

参数名	类型	作用
blockNum	uint32_t	设定aiCore个数
stream	aclrtStream	NPU流
kernelInfo	KernelInfo	算子执行的数据地址和输入详细情况，如mnk等维度的大小

可根据实际需要自行修改参数。

• 在include/catlass_kernel.h中增加custom_matmul.cpp中的host入口，以供外部调用。

// ...
void CustomMatmul(uint32_t blockNum, aclrtStream stream, kernelInfo kernelInfo);
// ...

• 如果你增加了多个算子，但又存在相同定义的模板函数，这种情况在链接阶段会提示重复符号。为解决这个问题，你可以将这类函数以inline形式存入公共的common路径中。

编译

bash scripts/build.sh shared_lib
# 编译使用示例代码的可执行文件
bash scripts/build.sh -DCATLASS_BUILD_USAGE shared_lib

注意事项

• 本示例仅用于CATLASS算子编译成共享库、静态库的参考，为保证代码简洁，不进行泛化的支持，如多个算子、多个平台等。
• 我们目前提供了四种典型算子作为示例：
  • BasicMatmul：基本矩阵乘法，提供类型模板的实现方法
  • GroupedMatmul：分组矩阵乘法，提供分组输入输出示例
  • OptimizedMatmul：优化矩阵乘法，提供CV融合的示例
  • ConvBias：卷积算子
• 示例仅支持以下产品：
  • Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品(2201架构)
  • Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品(2201架构)