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aclnnArange

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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：从start起始到end结束按照step的间隔获取值，并保存到输出的1维张量，其中数据范围为[start,end)。

  • 计算公式：

outi+1=outi+stepout_{i+1} = out_i+step

函数原型

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

aclnnStatus aclnnArangeGetWorkspaceSize(
  const aclScalar *start, 
  const aclScalar *end, 
  const aclScalar *step, 
  aclTensor       *out, 
  uint64_t        *workspaceSize, 
  aclOpExecutor  **executor)

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

aclnnArangeGetWorkspaceSize

  • 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
    start 输入 获取值的范围的起始位置。 需要满足在step大于0时输入的start小于end，或者step小于0时输入的start大于end。 FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 ND - -
    end 输入 获取值的范围的结束位置。 需要满足在step大于0时输入的start小于end，或者step小于0时输入的start大于end。 FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 ND - -
    step 输入 获取值的步长。 需要满足step不等于0。bool类型独立进行运算，只支持true。 FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 ND - -
    out 输出 输出Tensor。 - FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT32、INT64、BFLOAT16 ND - -
    workspaceSize 输出 返回需要在Device侧申请的workspace大小。 - - - - -
    executor 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，出现以下场景时报错：

    返回码 错误码 描述
    ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR 161001 传入的start、end、step或out是空指针。
    ACLNN_ERR_PARAM_INVALID 161002 start、end、step或out的数据类型不在支持的范围之内。
    start、end、step不满足range的运算逻辑，即在step大于0时输入的start大于end，或者step小于0时输入的start小于end。

aclnnArange

  • 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aclnnArangeGetWorkspaceSize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：
    • aclnnArange默认确定性实现。

Warning：输入数据类型为float时，受限于数据类型本身的精度误差，对out的输出大小计算请采用float。如果用户采用double计算输出, double结果可能小于float结果，此时Tiling侧会进行校验告警。

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 <math.h>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_arange.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，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. device/stream初始化，参考acl API手册
    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
    void* outDeviceAddr = nullptr;
    aclScalar* start = nullptr;
    aclScalar* end = nullptr;
    aclScalar* step = nullptr;
    aclTensor* out = nullptr;
    float startValue = 1.0f;
    float endValue = 5.0f;
    float stepValue = 1.0f;
    double size_arange = ceil(static_cast<double>(endValue - startValue) / stepValue);
    int64_t size_value = static_cast<int64_t>(size_arange);
    std::vector<int64_t> outShape = {size_value};
    std::vector<float> outHostData(size_value, 0);

    // 创建start aclScalar
    start = aclCreateScalar(&startValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
    CHECK_RET(start != nullptr, return ret);
    // 创建end aclScalar
    end = aclCreateScalar(&endValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
    CHECK_RET(end != nullptr, return ret);
    // 创建step aclScalar
    step = aclCreateScalar(&stepValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
    CHECK_RET(step != nullptr, 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
    uint64_t workspaceSize = 0;
    aclOpExecutor* executor;
    // 调用aclnnArange第一段接口
    ret = aclnnArangeGetWorkspaceSize(start, end, step, out, &workspaceSize, &executor);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArangeGetWorkspaceSize 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aclnnArange第二段接口
    ret = aclnnArange(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArange failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

    // 4. 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
    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
    aclDestroyScalar(start);
    aclDestroyScalar(end);
    aclDestroyScalar(step);
    aclDestroyTensor(out);

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