aclnnLogSumExp

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：返回输入tensor指定维度上的指数之和的对数。
计算公式：公式中i为dim指定的维度，j为输入在指定维度上的元素索引。
$logsumexp(x)i=log∑jexp(xij)logsumexp(x)_i = log\sum_{j} exp(x_{ij} )$

示例

例1：
  self: [2, 3, 4]       # self_shape=[2, 3, 4];
  dim: [2]              # dim_shape=[2], dim_data = {1, 2}, 指定维度;
  keepDim: false
  out: [2]              # out_shape=[2];

例2：
  self: [2, 3, 4]       # self_shape=[2, 3, 4];
  dim: [2]              # dim_shape=[2], dim_data = {1, 2}, 指定维度;
  keepDim: true
  out: [2, 1, 1]        # out_shape=[2, 1, 1];

函数原型

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

aclnnStatus aclnnLogSumExpGetWorkspaceSize(
  const aclTensor*     self,
  const aclIntArray*   dim, 
  bool                 keepDim,
  aclTensor*           out, 
  uint64_t*            workspaceSize, 
  aclOpExecutor**      executor)

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

aclnnLogSumExpGetWorkspaceSize

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x。	数据类型需要可转换成out的数据类型（参见互转换关系）。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL	ND	0-8	√
dim（aclIntArray*）	输入	参与计算的维度，公式中的i。	取值范围为[-self.dim(), self.dim()-1]	INT64	-	-	-
keepDim	输入	决定reduce轴的维度是否保留。	-	BOOL	-	-	-
out（aclTensor*）	输出	公式中的logsumexp(x)。	若keepDim为true，除dim指定维度上的size为1以外，其余维度的shape需要与self保持一致；若keepDim为false，reduce轴的维度不保留，其余维度shape需要与self一致。数据类型需要可转换成self的数据类型（参见互转换关系）。	FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16	ND	0-8	√
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，出现以下场景时报错：

返回值	错误码	描述
ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR	161001	传入的self、out和dim是空指针。
ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	self、out和dim的数据类型不在支持的范围内。
		dim数组中的维度超出输入Tensor的维度范围。
		dim数组中元素重复。
		self或out维度超过8维。
		self的数据类型不能转换为out的数据类型。
		out的shape不等于由self，dim，keepDim推导得到的shape。

aclnnLogSumExp

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aclnnLogSumExpGetWorkspaceSize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：
- aclnnLogSumExp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_logsumexp.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;
}

template <typename T>
int CreateAclIntArray(const std::vector<T>& hostData, aclIntArray** intArray) {
  auto size = GetShapeSize(hostData) * sizeof(T);

  // 调用aclCreateIntArray接口创建aclIntArray
  *intArray = aclCreateIntArray(hostData.data(), hostData.size());
  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 == 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, 2, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {2};

  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclIntArray* dim = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;

  std::vector<float> selfHostData = {2, 3, 5, 8, 4, 12, 6, 7};
  std::vector<float> outHostData = {2, 3};
  std::vector<int64_t> dimData = {1, 2};
  bool keepdim = false;

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建dim aclIntArray
  ret = CreateAclIntArray(dimData, &dim);
  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
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnLogSumExp第一段接口
  ret = aclnnLogSumExpGetWorkspaceSize(self, dim, keepdim, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogSumExpGetWorkspaceSize 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aclnnLogSumExp第二段接口
  ret = aclnnLogSumExp(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnLogSumExp 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
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]),
                    outDeviceAddr, size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy resultData 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
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyIntArray(dim);
  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;
}