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aclnnExpm1&aclnnInplaceExpm1

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：以输入的self为指数，计算自然常数e的幂，并对指数计算结果进行减1计算。对于self取值较小的场景，提供比直接用公式计算结果更高的精度。
计算公式：
$out_i = {e}^{self_i} - 1$

函数原型

aclnnExpm1和aclnnInplaceExpm1实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。

aclnnExpm1：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
aclnnInplaceExpm1：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。

每个算子分为两段式接口，必须先调用"aclnnExpm1GetWorkspaceSize"或者"aclnnInplaceExpm1GetWorkspaceSize"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"aclnnExpm1"或者"aclnnInplaceExpm1"接口执行计算。

aclnnStatus aclnnExpm1GetWorkspaceSize(
  const aclTensor*   self,
  aclTensor*         out,
  uint64_t*          workspaceSize,
  aclOpExecutor**    executor)

aclnnStatus aclnnExpm1(
  void*              workspace,
  uint64_t           workspaceSize,
  aclOpExecutor*     executor,
  const aclrtStream  stream)

aclnnStatus aclnnInplaceExpm1GetWorkspaceSize(
  aclTensor*         selfRef,
  uint64_t*          workspaceSize,
  aclOpExecutor**    executor)

aclnnStatus aclnnInplaceExpm1(
  void*                workspace,
  uint64_t             workspace_size,
  aclOpExecutor*       executor,
  const aclrtStream    stream)

aclnnExpm1GetWorkspaceSize

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	公式中输入self。	shape需要与out一致。	INT64、BOOL、FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	-	√
out（aclTensor*）	输出	公式中输入out。	shape需要与self一致。	FLOAT、FLOAT16、FLOAT64、BFLOAT16	ND	-	√
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 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：不支持BFLOAT16数据类型。

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，出现如下场景时报错：

返回值	错误码	描述
ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR	161001	传入的self、out是空指针。
ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	self和out的数据类型不在支持的范围之内。
		self的数据类型无法转换为指定输出out的类型。
		self和out的shape不一致。

aclnnExpm1

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aclnnExpm1GetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceExpm1GetWorkspaceSize

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
selfRef（aclTensor*）	输入/输出	输入输出tensor，即公式中输入self与out。	-	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	-	√
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 推理系列产品、Atlas 训练系列产品：不支持BFLOAT16数据类型。

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，出现如下场景时报错：

返回值	错误码	描述
ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR	161001	传入的selfRef是空指针。
ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	selfRef的数据类型不在支持的范围之内。

aclnnInplaceExpm1

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aclnnInplaceExpm1GetWorkspaceSize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：
- aclnnExpm1&aclnnInplaceExpm1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。

aclnnExpm1示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_expm1.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 main() {
  // 1. （固定写法）device/stream初始化, 参考acl API手册
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &stream);
  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的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> outHostData = {1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0};

  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &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aclnnExpm1第一段接口
  ret = aclnnExpm1GetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnExpm1GetWorkspaceSize 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aclnnExpm1第二段接口
  ret = aclnnExpm1(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnExpm1 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(outShape);
  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
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(out);

  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}

aclnnInplaceExpm1示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_expm1.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 main() {
  // 1. （固定写法）device/stream初始化, 参考acl API手册
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &stream);
  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的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> selfRefShape = {4, 2};
  void* selfRefDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* selfRef = nullptr;
  std::vector<float> selfRefHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfRefHostData, selfRefShape, &selfRefDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &selfRef);
  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aclnnInplaceExpm1第一段接口
  ret = aclnnInplaceExpm1GetWorkspaceSize(selfRef, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceExpm1GetWorkspaceSize 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aclnnInplaceExpm1第二段接口
  ret = aclnnInplaceExpm1(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceExpm1 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(selfRefShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfRefDeviceAddr, 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
  aclDestroyTensor(selfRef);

  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(selfRefDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}