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cann-robotcann-robot【bugfix】修复资料规范问题
4cb442ad创建于 4 天前历史提交

aclnnClamp

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产品支持情况

产品 是否支持
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 √
Atlas 200I/500 A2 推理产品 ×
Atlas 推理系列产品 √
Atlas 训练系列产品 √

功能说明

  • 接口功能：将输入的所有元素限制在[min,max]范围内，如果min为None，则没有下限，如果max为None，则没有上限。

  • 计算公式：

yi=max(min(xi,max_valuei),min_valuei){y}_{i} = max(min({{x}_{i}},{max\_value}_{i}),{min\_value}_{i})

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnClampGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnClamp”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnClampGetWorkspaceSize(
    const aclTensor *self, 
    const aclScalar *clipValueMin, 
    const aclScalar *clipValueMax, 
    aclTensor       *out, 
    uint64_t        *workspaceSize, 
    aclOpExecutor  **executor)

aclnnStatus aclnnClamp(
    void*             workspace, 
    uint64_t          workspaceSize, 
    aclOpExecutor*    executor, 
    const aclrtStream stream)

aclnnClampGetWorkspaceSize

  • 参数说明

    参数名 输入/输出 描述 使用说明 数据类型 数据格式 维度（shape） 非连续Tensor
    self（aclTensor*） 输入 输入Tensor，需要进行限制的张量，即公式中的xi。 - FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 ND 1-8 √
    clipValueMin（aclScalar*） 输入 输入Scalar，对self的下界进行限制，即公式中的min_valuei。 数据类型与self的数据类型需满足数据类型转换规则（参见互转换关系）。 FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 - - -
    clipValueMax（aclScalar*） 输入 输入Scalar，对self的上界进行限制，即公式中的max_valuei。 数据类型与self的数据类型需满足数据类型转换规则（参见互转换关系）。 FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 - - -
    out（aclTensor*） 输出 输出tensor，shape和self保持一致。 - FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 ND 与self保持一致 √
    workspaceSize（uint64_t*） 输出 返回需要在Device侧申请的workspace大小。 - - - - -
    executor（aclOpExecutor**） 输出 返回op执行器，包含了算子计算流程。 - - - - -

    • Atlas 训练系列产品、Atlas 推理系列产品：

      • self和out的数据类型不支持BOOL、BFLOAT16。
      • clipValueMin和clipValueMax的数据类型不支持BFLOAT16。

    • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品、Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：

      • self和out的数据类型不支持BOOL。

    • Ascend 950PR/Ascend 950DT：

      • self、clipValueMin和clipValueMax数据类型需满足数据类型推导规则（参见TensorScalar互推导关系）
      • out的数据类型需要是self、clipValueMin、clipValueMax推导之后可转换的数据类型。
      • self、clipValueMin、clipValueMax和out的数据类型不支持BOOL。

  • 返回值

    aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

    第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

    返回值 错误码 描述
    ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR 161001 传入的self、out其中一个为空指针，或者max、min全为空指针。
    ACLNN_ERR_PARAM_INVALID 161002 self、out的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。

aclnnClamp

  • 参数说明

    参数名 输入/输出 描述
    workspace 输入 在Device侧申请的workspace内存地址。
    workspaceSize 输入 在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnClampGetWorkspaceSize获取。
    executor 输入 op执行器，包含了算子计算流程。
    stream 输入 指定执行任务的Stream。

  • 返回值

    aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

约束说明

  • 确定性计算：
    • aclnnClamp默认确定性实现。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_clamp.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do {                               \
    if (!(cond)) {                   \
      return_expr;                   \
    }                                \
  } while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do {                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  } while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) {
    int64_t shape_size = 1;
    for (auto i : shape) {
        shape_size *= i;
    }
    return shape_size;
}

int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) {
    // 固定写法，资源初始化
    auto ret = aclInit(nullptr);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    ret = aclrtSetDevice(deviceId);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    ret = aclrtCreateStream(stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    return 0;
}

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) {
    auto size = GetShapeSize(shape) * sizeof(T);
    // 调用aclrtMalloc申请device侧内存
    auto ret = aclrtMalloc(deviceAddr, size, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMalloc failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 调用aclrtMemcpy将host侧数据拷贝到device侧内存上
    ret = aclrtMemcpy(*deviceAddr, size, hostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtMemcpy failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 计算连续tensor的strides
    std::vector<int64_t> strides(shape.size(), 1);
    for (int64_t i = shape.size() - 2; i >= 0; i--) {
        strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
    }

    // 调用aclCreateTensor接口创建aclTensor
    *tensor = aclCreateTensor(shape.data(), shape.size(), dataType, strides.data(), 0, aclFormat::ACL_FORMAT_ND,
                              shape.data(), shape.size(), *deviceAddr);
    return 0;
}

int PrepareInputAndOutput(
    std::vector<int64_t>& shape, void** selfDeviceAddr, aclTensor** self, aclScalar** max, aclScalar** min,
    void** outDeviceAddr, aclTensor** out)
{
    int8_t max_v = 5;
    int8_t min_v = 2;

    std::vector<int8_t> selfHostData = {0, 1, 0, 3, 0, 5, 0, 7};
    std::vector<int8_t> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

    // 创建self aclTensor
    auto ret = CreateAclTensor(selfHostData, shape, selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, self);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建max
    *max = aclCreateScalar(&max_v, aclDataType::ACL_INT8);
    CHECK_RET(*max != nullptr, return ret);
    // 创建min
    *min = aclCreateScalar(&min_v, aclDataType::ACL_INT8);
    CHECK_RET(*min != nullptr, return ret);
    // 创建out aclTensor
    ret = CreateAclTensor(outHostData, shape, outDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, out);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

    return ACL_SUCCESS;
}

void ReleaseTensorAndScalar(aclTensor* self, aclScalar* max, aclScalar* min, aclTensor* out)
{
    aclDestroyTensor(self);
    aclDestroyScalar(max);
    aclDestroyScalar(min);
    aclDestroyTensor(out);
}

void ReleaseDevice(
    void* selfDeviceAddr, void* outDeviceAddr, uint64_t workspaceSize, void* workspaceAddr, aclrtStream stream,
    int32_t deviceId)
{
    aclrtFree(selfDeviceAddr);
    aclrtFree(outDeviceAddr);
    if (workspaceSize > 0) {
        aclrtFree(workspaceAddr);
    }
    aclrtDestroyStream(stream);
    aclrtResetDevice(deviceId);
    aclFinalize();
}

int main() {
    // 1. 固定写法，device/stream初始化, 参考acl对外接口列表
    // 根据自己的实际device填写deviceId
    int32_t deviceId = 0;
    aclrtStream stream;
    auto ret = Init(deviceId, &stream);
    // check根据自己的需要处理
    CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口定义构造
    std::vector<int64_t> shape = {4, 2};

    void* selfDeviceAddr = nullptr;
    void* outDeviceAddr = nullptr;
    aclTensor* self = nullptr;
      aclScalar* max = nullptr;
      aclScalar* min = nullptr;
    aclTensor* out = nullptr;

    float max_v = 5;
    float min_v = 2;

    std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 0, 3, 0, 5, 0, 7};
    std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

    // 创建self aclTensor
    ret = CreateAclTensor(selfHostData, shape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 创建max
    max = aclCreateScalar(&max_v, aclDataType::ACL_FLOAT);
    CHECK_RET(max != nullptr, return ret);
    // 创建min
    min = aclCreateScalar(&min_v, aclDataType::ACL_FLOAT);
    CHECK_RET(min != nullptr, return ret);
    // 创建out aclTensor
    ret = CreateAclTensor(outHostData, shape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

    // 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的API
    uint64_t workspaceSize = 0;
    aclOpExecutor* executor;
    // 调用aclnnClamp第一段接口
    ret = aclnnClampGetWorkspaceSize(self, min, max, out, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnClampGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
    void* workspaceAddr = nullptr;
    if (workspaceSize > 0) {
        ret = aclrtMalloc(&workspaceAddr, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
        CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret;);
    }
    // 调用aclnnClamp第二段接口
    ret = aclnnClamp(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnClamp failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 4. 固定写法，同步等待任务执行结束
    ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至host侧，需要根据具体API的接口定义修改
    auto size = GetShapeSize(shape);
    std::vector<float> resultData(size, 0);
    ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(float),
                      ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
        LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
    }

    // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
    ReleaseTensorAndScalar(self, max, min, out);

    // 7. 释放device 资源
    ReleaseDevice(selfDeviceAddr, outDeviceAddr, workspaceSize, workspaceAddr, stream, deviceId);

    return 0;
}