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b29fc667创建于 3月31日历史提交

aclnnHansDecode

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

对输入的压缩后的Tensor基于pdf进行解码，同时于mantissa重组恢复原本张量。

函数原型

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

  • aclnnStatus aclnnHansDecodeGetWorkspaceSize(const aclTensor *mantissa, const aclTensor *fixed, const aclTensor *var, const aclTensor *pdf, bool reshuff, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);
  • aclnnStatus aclnnHansDecode(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnHansDecodeGetWorkspaceSize

  • 参数说明：

    • mantissa(aclTensor*, 计算输入): 表示输入的待解压张量的尾数部分，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • pdf(aclTensor*, 计算输入)：表示压缩时采用的指数位所在字节的概率密度分布，Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32，shape要求为(1, 256)，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
    • fixed(aclTensor*, 计算输入)：表示压缩的第一段输出，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
    • var(aclTensor*, 计算输入)：表示压缩时超过fixed空间后的部分，Device侧的aclTensor。数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32，需与inputTensor保持一致，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
    • out(aclTensor*, 计算输出)：表示解压缩后的指数存放位置，Device侧的aclTensor。数据类型与inputTensor保持一致，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
    • workspaceSize(uint64_t*, 出参): 返回需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(aclOpExecutor**, 出参): 返回op执行器，包含了算子计算流程。

  • 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 pdf、mantissa、fixed、var、out是空指针。
    ACLNN_ERR_PARAM_INVALID 161002 pdf长度错误或mantissa长度错误。
    pdf、mantissa、fixed、var、out不支持的数据类型。

aclnnHansDecode

  • 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aclnnHansDecodeGetWorkspaceSize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。

约束与限制

无

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 "aclnn_hans_encode.h"
#include "aclnn_hans_decode.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;
}

int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) {
  // 固定写法，AscendCL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AscendCL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_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<float> inputHost(65536, 0);
  std::vector<float> mantissaHost(49152, 0);
  std::vector<float> fixedHost(16384, 0);
  std::vector<float> varHost(16384, 0);
  std::vector<int32_t> pdfHost(256, 0);
  std::vector<float> recoverHost(65536, 0);
  bool statistic = true;
  bool reshuff = false;
  int64_t outHostAddr = -1;
  int64_t outHostLength = 0;

  void* inputAddr = nullptr;
  void* outMantissaAddr = nullptr;
  void* outFixedAddr = nullptr;
  void* outVarAddr = nullptr;
  void* pdfAddr = nullptr;
  void* recoverAddr = nullptr;
  aclTensor* input = nullptr;
  aclTensor* outMantissa = nullptr;
  aclTensor* outFixed = nullptr;
  aclTensor* pdf = nullptr;
  aclTensor* outVar = nullptr;
  aclTensor* recover = nullptr;
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(inputHost, {1, 65536}, &inputAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &input);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(mantissaHost, {1, 49152}, &outMantissaAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &outMantissa);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(fixedHost, {1, 16384}, &outFixedAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &outFixed);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(varHost, {1, 16384}, &outVarAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &outVar);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(pdfHost, {1, 256}, &pdfAddr, aclDataType::ACL_INT32, &pdf);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(recoverHost, {1, 65536}, &recoverAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &recover);
  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aclnnHansEncode第一段接口
  ret = aclnnHansEncodeGetWorkspaceSize(input, pdf, statistic, reshuff, outMantissa, outFixed, outVar, &workspaceSize,
                                        &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHansEncodeGetWorkspaceSize 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aclnnHansEncode第二段接口
  ret = aclnnHansEncode(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHansEncode 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 = 16384 * sizeof(float);
  std::vector<float> resultData(16384, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), size, outFixedAddr, size, 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 < 128; i++) {
    int32_t intVal = *reinterpret_cast<int32_t*>(&resultData[i]);
    LOG_PRINT("result header[%ld] is: %d\n", i, intVal);
  }

  uint64_t workspaceSizeDecode = 0;
  aclOpExecutor* executorDecode;
  // 调用aclnnHansDecode第一段接口
  ret = aclnnHansDecodeGetWorkspaceSize(outMantissa, outFixed, outVar, pdf, reshuff, recover, &workspaceSizeDecode,
                                        &executorDecode);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHansDecodeGetWorkspaceSize 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* workspaceAddrDecode = nullptr;
  if (workspaceSizeDecode > 0) {
    ret = aclrtMalloc(&workspaceAddrDecode, workspaceSizeDecode, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  }
  // 调用aclnnHansEncode第二段接口
  ret = aclnnHansDecode(workspaceAddrDecode, workspaceSizeDecode, executorDecode, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnHansDecode failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  std::vector<float> recoverData(65536, 0);
  ret = aclrtMemcpy(recoverData.data(), 65536 * sizeof(recoverData[0]), recoverAddr, 65536 * sizeof(recoverData[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 ret);
  for (int64_t i = 0; i < 256; i++) {
    LOG_PRINT("reco[%ld] is: %f org is: %f\n", i, recoverData[i], inputHost[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(input);
  aclDestroyTensor(outMantissa);
  aclDestroyTensor(outFixed);
  aclDestroyTensor(outVar);
  aclDestroyTensor(pdf);
  aclDestroyTensor(recover);

  // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(inputAddr);
  aclrtFree(outMantissaAddr);
  aclrtFree(outFixedAddr);
  aclrtFree(outVarAddr);
  aclrtFree(pdfAddr);
  aclrtFree(recoverAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  if (workspaceSizeDecode > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddrDecode);
  }

  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}