aclnnSub&aclnnInplaceSub

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：完成减法计算，被减数按alpha进行缩放。
计算公式：
$outi=selfi−alpha×otheriout_{i} = self_{i} - alpha \times other_{i}$ $selfRefi=selfRefi−alpha×otheriselfRef_{i}=selfRef_{i}-alpha \times other_{i}$

函数原型

aclnnSub和aclnnInplaceSub实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
- aclnnSub：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceSub：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnSubGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnSub”或者“aclnnInplaceSub”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnSubGetWorkspaceSize(
    const aclTensor* self, 
    const aclTensor* other,
    const aclScalar* alpha, 
    aclTensor*       out, 
    uint64_t*        workspaceSize,
    aclOpExecutor**  executor)

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

aclnnStatus aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize(
    const aclTensor* selfRef, 
    const aclTensor* other,
    const aclScalar* alpha, 
    uint64_t*        workspaceSize,
    aclOpExecutor**  executor)

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

aclnnSubGetWorkspaceSize

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self。	数据类型与other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other满足broadcast关系。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16	ND	0-8	√
other（aclTensor*）	输入	公式中的other。	数据类型与self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self满足broadcast关系。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16	ND	0-8	√
alpha（aclScalar*）	输入	公式中的alpha。	数据类型需要可转换成self与other推导后的数据类型（参见互推导关系）。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16	-	-	-
out（aclTensor*）	输出	公式中的out。	数据类型需要是self与other推导之后可转换的数据类型（参见互转换关系）。 shape需要是self与otherbroadcast之后的shape。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、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 训练系列产品、Atlas 200I/500 A2 推理产品：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、other、alpha、out 是空指针时。
ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	self 和 other 的数据类型不在支持的范围之内。
		self 和 other 不满足数据类型推导规则。
		推导出的数据类型无法转换为指定输出 out 的类型。
		alpha 无法转换为 self 和 other 推导后的数据类型。
		self 和 other 的 shape 无法做 broadcast。
		out的shape不是self与other broadcast之后的shape。
		self或other的shape大于8维。

aclnnSub

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aclnnSubGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize

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
selfRef（aclTensor*）	输入\|输出	公式中的selfRef。	数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系，且需要是推导之后可转换的数据类型（参见互转换关系。 selfRef的shape需要与otherbroadcast后的shape一致。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16	ND	0-8	√
other（aclTensor*）	输入	公式中的other。	数据类型与selfRef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selfRef满足broadcast关系。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16	ND	0-8	√
alpha（aclScalar*）	输入	公式中的alpha。	数据类型需要可转换成selfRef与other推导后的数据类型（参见互推导关系）。	FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX128、COMPLEX64、BFLOAT16	-	-	-
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 训练系列产品、Atlas 200I/500 A2 推理产品：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selfRef、other、alpha是空指针。
ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	selfRef和other的数据类型不在支持的范围之内。
		selfRef和other不满足数据类型推导规则。
		推导出的数据类型无法转换为selfRef的类型。
		alpha无法转换为selfRef和other推导后的数据类型。
		selfRef和other的shape无法做broadcast。
		broadcast后的shape不等于selfRef的shape。
		selfRef、other的维度大于8。

aclnnInplaceSub

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aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize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：
- aclnnSub&aclnnInplaceSub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_sub.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<int64_t> shape = {4, 2};
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* otherDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* other = nullptr;
  aclScalar* alpha = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> otherHostData = {2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  float alphaValue = 1.2f;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, shape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建other aclScalar
  ret = CreateAclTensor(otherHostData, shape, &otherDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &other);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建alpha aclScalar
  alpha = aclCreateScalar(&alphaValue, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(alpha != nullptr, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, shape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // aclnnSub接口调用示例
  // 3. 调用CANN算子库API
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnSub第一段接口
  ret = aclnnSubGetWorkspaceSize(self, other, alpha, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSubGetWorkspaceSize 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aclnnSub第二段接口
  ret = aclnnSub(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSub 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(shape);
  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 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]);
  }

  // aclnnInplaceSub接口调用示例
  // 3. 调用CANN算子库API
  LOG_PRINT("\ntest aclnnInplaceAcos\n");
  // 调用aclnnInplaceSub第一段接口
  ret = aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize(self, other, alpha, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceSubGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  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aclnnInplaceSub第二段接口
  ret = aclnnInplaceSub(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceSub 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
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfDeviceAddr,
                    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: %f\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(self);
  aclDestroyTensor(other);
  aclDestroyScalar(alpha);
  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(otherDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) { 
     aclrtFree(workspaceAddr);
   }   
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId); 
  aclFinalize();
  return 0;
}