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*/
#ifndef OP_API_INC_LEVEL2_ACLNN_DOT_H_
#define OP_API_INC_LEVEL2_ACLNN_DOT_H_
#include "aclnn/aclnn_base.h"
#include "aclnn_util.h"
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif
* 算子功能：计算两个一维张量的点积结果
* 计算公式：如下
* $$
* self = [x_{1}, x_{2}, ..., x_{n}]
* $$
*
* $$
* tensor = [y_{1}, y_{2}, ..., y_{n}]
* $$
*
* $$
* out = x_{1}*y_{1} + x_{2}*y_{2} + ... + x_{n}*y_{n}
* $$
*
* 实现说明：
* api计算的基本路径一（self和tensor均不是空Tensor场景）：
* ```mermaid
* graph LR
* A[(self)] --> B([l0op::Contiguous])
* B --> C([l0op::Dot])
* D[(tensor)] --> E([l0op::Contiguous])
* E --> C
* C --> F([l0op::ViewCopy])
* F --> G[(out)]
* ```
*
* api计算的基本路径二（self和tensor均为空Tensor场景）：
* ```mermaid
* graph LR
* A[(self)] --> B([l0op::Fill])
* C[(tensor)] --> B
* B --> D([l0op::ViewCopy])
* D --> E[(out)]
* ```
*/
* @brief aclnnDot的第一段接口，根据具体的计算流程，计算workspace大小。
* @domain aclnn_math
* @param [in] self: npu device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、INT8、INT32、UINT8，且数据类型需要与tensor一致，
* 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度是1维，且shape需要与tensor一致。
* @param [in] tensor: npu device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、INT8、INT32、UINT8，且数据类型需要与self一致，
* 支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度是1维，且shape需要与self一致。
* @param [in] out: npu device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、BFLOAT16、FLOAT16、INT8、INT32、UINT8，且数据类型需要与self、tensor
* 一致，数据格式支持ND，维度是0维。
* @param [out] workspaceSize: 返回用户需要在npu device侧申请的workspace大小。
* @param [out] executor: 返回op执行器，包含了算子计算流程。
* @return aclnnStatus: 返回状态码。
*/
ACLNN_API aclnnStatus aclnnDotGetWorkspaceSize(const aclTensor* self, const aclTensor* tensor, aclTensor* out,
uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor);
* @brief aclnnDot的第二段接口，用于执行计算。
* @param [in] workspace: 在npu device侧申请的workspace内存起址。
* @param [in] workspaceSize: 在npu device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnDotGetWorkspaceSize获取。
* @param [in] executor: op执行器，包含了算子计算流程。
* @param [in] stream: acl stream流。
* @return aclnnStatus: 返回状态码。
*/
ACLNN_API aclnnStatus aclnnDot(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream);
#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif
