aclnnGer

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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：实现self和vec2的外积。

• 计算公式：

$$out=sel{f}^T\ast vec2$$

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnGerGetWorkspaceSize”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“aclnnGer”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnGerGetWorkspaceSize(
  const aclTensor*  self,
  const aclTensor*  vec2,
  aclTensor*        out,
  uint64_t*         workspaceSize,
  aclOpExecutor**   executor)

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

aclnnGerGetWorkspaceSize

• 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	公式中的输入self，外积计算的第一个向量。	self与vec2的数据类型满足数据类型推导规则。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128	ND	1	√
  vec2（aclTensor*）	输入	公式中的输入vec2，外积计算的第二个向量。	self与vec2的数据类型满足数据类型推导规则。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128	ND	1	√
  out（aclTensor*）	输出	公式中的输出out，外积计算的结果。	数据类型是self与vec2推导之后可转换的数据类型。shape为{self.shape[0], vec2.shape[0]}。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128	ND	2	√
  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 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 训练系列产品：不支持BFLOAT16。

• 返回值：

  aclnnStatus: 返回状态码，具体参见aclnn返回码。

  第一段接口会完成入参校验，出现以下场景时报错：

  返回码	错误码	描述
  ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR	161001	传入的self、vec2或out是空指针。
  ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	self和vec2的数据类型不在支持的范围之内。
  		self和vec2的数据格式不在支持的范围之内。
  		推导出的数据类型无法转换为指定输出out的类型。
  		self或vec2的shape不为1维。
  		out的shape不为2维。
  		out在0和1维度上的size大小与self、vec2的size大小不完全相同。

aclnnGer

• 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aclnnGerGetWorkspaceSize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：
  • aclnnGer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_ger.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 shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) {
    shapeSize *= i;
  }
  return shapeSize;
}

void PrintOutResult(std::vector<int64_t> &shape, void** deviceAddr) {
  auto size = GetShapeSize(shape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  auto ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]),
                         *deviceAddr, size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
    LOG_PRINT("mean result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  }
}

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文档
  // 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 == ACL_SUCCESS, 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 = {2};
  std::vector<int64_t> vec2Shape = {3};
  std::vector<int64_t> outShape = {2, 3};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* vec2DeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* vec2 = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {1, 2.1};
  std::vector<float> vec2HostData = {1, 2, 3.0};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0.1, 0, 0, 0, 0};

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建vec2 aclTensor
  ret = CreateAclTensor(vec2HostData, vec2Shape, &vec2DeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &vec2);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  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名称
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnGer第一段接口
  ret = aclnnGerGetWorkspaceSize(self, vec2, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGerGetWorkspaceSize 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aclnnGer第二段接口
  ret = aclnnGer(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnGer 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
  PrintOutResult(outShape, &outDeviceAddr);

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(vec2);
  aclDestroyTensor(out);

  // 7. 释放device 资源
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(vec2DeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }

  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();

  return 0;
}