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【task】更新license Co-authored-by: yuantao<taoyuan15@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !399 merge master into master 【task】更新license Created-by: yuantao_ Commit-by: yuantao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动,包括改动的原因和所采取的方法。--> ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue,请在这里提供Issue链接。例如:关联Issue #123--> ## 原因 <!--说明此次改动的目的、解决的问题等,应与类型标签匹配 --> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新,请在这里指出。例如:更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他,请描述: See merge request: cann/catlass!3995 个月前
【task】更新license Co-authored-by: yuantao<taoyuan15@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !399 merge master into master 【task】更新license Created-by: yuantao_ Commit-by: yuantao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动,包括改动的原因和所采取的方法。--> ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue,请在这里提供Issue链接。例如:关联Issue #123--> ## 原因 <!--说明此次改动的目的、解决的问题等,应与类型标签匹配 --> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新,请在这里指出。例如:更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他,请描述: See merge request: cann/catlass!3995 个月前
【task】更新license Co-authored-by: yuantao<taoyuan15@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !399 merge master into master 【task】更新license Created-by: yuantao_ Commit-by: yuantao Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动,包括改动的原因和所采取的方法。--> ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue,请在这里提供Issue链接。例如:关联Issue #123--> ## 原因 <!--说明此次改动的目的、解决的问题等,应与类型标签匹配 --> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新,请在这里指出。例如:更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他,请描述: See merge request: cann/catlass!3995 个月前
文档整改 Co-authored-by: sunhao_hw<sunhao164@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !365 merge master into master 文档整改 Created-by: sunhao_hw Commit-by: sunhao_hw Merged-by: turing_project1 Description: ## 描述 <!--在这里详细描述你的改动,包括改动的原因和所采取的方法。--> ## 关联的Issue <!-- 如果这个PR是为了解决特定的Issue,请在这里提供Issue链接。例如:关联Issue #123--> 关联Issue #34 ## 原因 <!--说明此次改动的目的、解决的问题等,应与类型标签匹配 --> ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。包括但不限于二级冒烟、算子泛化等。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新,请在这里指出。例如:更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [ ] Bug修复 - [ ] 新特性 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档更新 - [ ] 其他,请描述: See merge request: cann/catlass!3656 个月前
README.md

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
    ├── host                    # host侧接口
    │   ├── basic_matmul.cpp    
    │   └── ...
    └── kernel                  # kernel侧算子
        ├── basic_matmul.hpp
        └── ...

编译产物结构

output/shared_lib
├── include
│   └── catlass_kernel.h # 头文件
└── lib
    ├── libcatlass_kernel.a # 静态链接库
    └── libcatlass_kernel.so # 动态链接库

使用说明

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:

  • 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...
}
  • src/host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。

  • 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);
// ...
  • CMakeLists.txt增加catlass_add_kernel(custom_matmul dav-c220 ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/src/host/custom_matmul.cpp)编译命令。

  • 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

注意事项

  • 我们目前提供了三种典型算子作为示例:
    • BasicMatmul:基本矩阵乘法,并实现了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
  • 本节是算子打包成动态库的一个示例,可根据需要自行扩展功能,并不仅局限于已有的代码。