aclnnRightShift

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:对于输入张量input中每个元素,根据输入张量shiftBits对应位置的参数,按位进行右移。
  • 计算公式:

outputi=inputi>>shiftBitsioutput_{i} = input_{i}>>shiftBits_{i}

函数原型

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

aclnnStatus aclnnRightShiftGetWorkspaceSize(
    const aclTensor *input,
    const aclTensor *shiftBits,
    aclTensor       *out,
    uint64_t        *workspaceSize,
    aclOpExecutor   **executor)
aclnnStatus aclnnRightShift(
    void            *workspace,
    uint64_t         workspaceSize,
    aclOpExecutor   *executor,
    aclrtStream      stream)

aclnnRightShiftGetWorkspaceSize

  • 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 非连续tensor
    input 输入 需要进行按位右移的张量,公式中的input。 支持空Tensor。
    数据类型与shiftBits的数据类型需满足数据类型推导规则(参见互推导关系)。
    shape需要与shiftBits满足broadcast关系
    INT8、INT16、INT32、INT64、
    UINT8、UINT16、UINT32、UINT64
    ND 0-8
    shiftBits 输入 右移操作数的张量,公式中的shiftBits。 支持空Tensor。
    数据类型与input的数据类型需满足数据类型推导规则(参见互推导关系)。
    shape需要与input满足broadcast关系
    如果输入为负值,则视为0进行处理。
    INT8、INT16、INT32、INT64、
    UINT8、UINT16、UINT32、UINT64
    ND 0-8
    out 输出 输出张量,公式中的output。 shape需要与input保持一致。 INT8、INT16、INT32、INT64、
    UINT8、UINT16、UINT32、UINT64
    ND 0-8
    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。 - - - - -
  • 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 input、shiftBits、out存在空指针。
    ACLNN_ERR_PARAM_INVALID 161002 input、shiftBits、out的数据类型不在支持的范围之内。
    input、shiftBits的数据类型不支持类型推导。
    input、shiftBits的数据维度大于8。
    input、shiftBits的shape不满足broadcast规则。
    input、shiftBits的shape在broadcast之后与out的shape不一致。

aclnnRightShift

  • 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aclnnRightShiftGetWorkspaceSize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:
    • aclnnRightShift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_right_shift.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. (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> inputShape = {1, 4};
  std::vector<int64_t> shiftBitsShape = {1, 4};
  std::vector<int64_t> outShape = {1, 4};
  void* inputDeviceAddr = nullptr;
  void* shiftBitsDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* input = nullptr;
  aclTensor* shiftBits = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<int64_t> inputHostData = {10, 20, 30, 40};
  std::vector<int64_t> shiftBitsHostData = {1, 2, 3, 4};
  std::vector<int64_t> outHostData = {0, 0, 0, 0};

  // 创建input aclTensor
  ret = CreateAclTensor(inputHostData, inputShape, &inputDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &input);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建shiftBits aclTensor
  ret = CreateAclTensor(shiftBitsHostData, shiftBitsShape, &shiftBitsDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &shiftBits);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &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aclnnRightShiftGetWorkspaceSize第一段接口
  ret = aclnnRightShiftGetWorkspaceSize(input, shiftBits, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRightShiftGetWorkspaceSize 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aclnnRightShift第二段接口
  ret = aclnnRightShift(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnRightShift 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<int64_t> 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 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: %ld\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(input);
  aclDestroyTensor(shiftBits);
  aclDestroyTensor(out);

  // 7. 释放device 资源
  aclrtFree(inputDeviceAddr);
  aclrtFree(shiftBitsDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();

  return 0;
}