aclnnRopeWithSinCosCacheV2

产品支持情况

产品	是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT	x
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：推理网络为了提升性能，将sin和cos输入通过cache传入，执行旋转位置编码计算。该接口相较于aclnnRopeWithSinCosCache接口，新增cacheMode参数，指示拼接cos和sin的方式：
- cacheMode=0时，与aclnnRopeWithSinCosCache实现相同，为分段式拼接cos和sin。
- cacheMode=1时，为交错式拼接cos和sin。
计算公式：

1、mrope模式：positions的shape输入是[m, numTokens], m为mropeSection的元素数，支持3或4：

$c o s S i n [i] = c o s S i n C a c h e [p o s i t i o n s [i]]$

$c o s, s i n = c o s S i n . c h u n k (2, d i m = - 1)$

（1）cacheMode为0：
- mropeSection的元素数为3：
  $c o s 0 = c o s [0, :, : m r o p e S e c t i o n [0]]$ $c o s 1 = c o s [1, :, m r o p e S e c t i o n [0] : (m r o p e S e c t i o n [0] + m r o p e S e c t i o n [1])]$ $c o s 2 = c o s [2, :, (m r o p e S e c t i o n [0] + m r o p e S e c t i o n [1]) : (m r o p e S e c t i o n [0] + m r o p e S e c t i o n [1] + m r o p e S e c t i o n [2])]$ $c o s = t o r c h . c a t ((c o s 0, c o s 1, c o s 2), d i m = - 1)$ $s i n 0 = s i n [0, :, : m r o p e S e c t i o n [0]]$ $s i n 1 = s i n [1, :, m r o p e S e c t i o n [0] : (m r o p e S e c t i o n [0] + m r o p e S e c t i o n [1])]$ $s i n 2 = s i n [2, :, (m r o p e S e c t i o n [0] + m r o p e S e c t i o n [1]) : (m r o p e S e c t i o n [0] + m r o p e S e c t i o n [1] + m r o p e S e c t i o n [2])]$ $s i n = t o r c h . c a t ((s i n 0, s i n 1, s i n 2), d i m = - 1)$ $q u e r y R o t = q u e r y [. . ., : r o t a r y D i m]$ $q u e r y P a s s = q u e r y [. . ., r o t a r y D i m :]$
- mropeSection的元素数为4：
  $torch.cat([m[i]\ for\ i, m\ in\ enumerate(cos.split(mropeSection, dim=-1))], dim=-1)$ $torch.cat([m[i]\ for\ i, m\ in\ enumerate(sin.split(mropeSection, dim=-1))], dim=-1)$ $q u e r y R o t = q u e r y [. . ., : r o t a r y D i m]$ $q u e r y P a s s = q u e r y [. . ., r o t a r y D i m :]$
（2）cacheMode为1：

$c o s T m p = c o s$

$c o s [. . ., 1 : m r o p e S e c t i o n [1] * 3 : 3] = c o s T m p [1, . . ., 1 : m r o p e S e c t i o n [1] * 3 : 3]$

$c o s [. . ., 2 : m r o p e S e c t i o n [1] * 3 : 3] = c o s T m p [2, . . ., 2 : m r o p e S e c t i o n [1] * 3 : 3]$

$s i n T m p = s i n$

$s i n [. . ., 1 : m r o p e S e c t i o n [1] * 3 : 3] = s i n T m p [1, . . ., 1 : m r o p e S e c t i o n [1] * 3 : 3]$

$s i n [. . ., 2 : m r o p e S e c t i o n [1] * 3 : 3] = s i n T m p [2, . . ., 2 : m r o p e S e c t i o n [1] * 3 : 3]$

$q u e r y R o t = q u e r y [. . ., : r o t a r y D i m]$

$q u e r y P a s s = q u e r y [. . ., r o t a r y D i m :]$

（1）rotate_half（GPT-NeoX style）计算模式：

$x 1, x 2 = t o r c h . c h u n k (q u e r y R o t, 2, d i m = - 1)$

$o 1 [i] = x 1 [i] * c o s [i] - x 2 [i] * s i n [i]$

$o 2 [i] = x 2 [i] * c o s [i] + x 1 [i] * s i n [i]$

$q u e r y R o t = t o r c h . c a t ((o 1, o 2), d i m = - 1)$

$q u e r y = t o r c h . c a t ((q u e r y R o t, q u e r y P a s s), d i m = - 1)$

（2）rotate_interleaved（GPT-J style）计算模式：

$x 1 = q u e r y R o t [. . ., : : 2]$

$x 2 = q u e r y R o t [. . ., 1 : : 2]$

$o 1 [i] = x 1 [i] * c o s [i] - x 2 [i] * s i n [i]$

$o 2 [i] = x 2 [i] * c o s [i] + x 1 [i] * s i n [i]$

$q u e r y R o t = t o r c h . s t a c k ((o 1, o 2), d i m = - 1)$

$q u e r y = t o r c h . c a t ((q u e r y R o t, q u e r y P a s s), d i m = - 1)$

2、rope模式：positions的shape输入是[numTokens]：

$c o s S i n [i] = c o s S i n C a c h e [p o s i t i o n s [i]]$

$c o s, s i n = c o s S i n . c h u n k (2, d i m = - 1)$

$q u e r y R o t = q u e r y [. . ., : r o t a r y D i m]$

$q u e r y P a s s = q u e r y [. . ., r o t a r y D i m :]$

（1）rotate_half（GPT-NeoX style）计算模式：

$x 1, x 2 = t o r c h . c h u n k (q u e r y R o t, 2, d i m = - 1)$

$o 1 [i] = x 1 [i] * c o s [i] - x 2 [i] * s i n [i]$

$o 2 [i] = x 2 [i] * c o s [i] + x 1 [i] * s i n [i]$

$q u e r y R o t = t o r c h . c a t ((o 1, o 2), d i m = - 1)$

$q u e r y = t o r c h . c a t ((q u e r y R o t, q u e r y P a s s), d i m = - 1)$

（2）rotate_interleaved（GPT-J style）计算模式：

$x 1 = q u e r y R o t [. . ., : : 2]$

$x 2 = q u e r y R o t [. . ., 1 : : 2]$

$o 1 [i] = x 1 [i] * c o s [i] - x 2 [i] * s i n [i]$

$o 2 [i] = x 2 [i] * c o s [i] + x 1 [i] * s i n [i]$

$q u e r y R o t = t o r c h . s t a c k ((o 1, o 2), d i m = - 1)$

$q u e r y = t o r c h . c a t ((q u e r y R o t, q u e r y P a s s), d i m = - 1)$

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnRopeWithSinCosCacheV2GetWorkspaceSize”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“aclnnRopeWithSinCosCacheV2”接口执行计算。

aclnnStatus aclnnRopeWithSinCosCacheV2GetWorkspaceSize(
    const aclTensor   *positions,
    const aclTensor   *queryIn,
    const aclTensor   *keyIn,
    const aclTensor   *cosSinCache,
    const aclIntArray *mropeSection,
    int64_t            headSize,
    bool               isNeoxStyle,
    int64_t            cacheMode,
    aclTensor         *queryOut,
    aclTensor         *keyOut,
    uint64_t          *workspaceSize,
    aclOpExecutor     **executor)

aclnnStatus aclnnRopeWithSinCosCacheV2(
    void          *workspace,
    uint64_t       workspaceSize,
    aclOpExecutor *executor,
    aclrtStream    stream)

aclnnRopeWithSinCosCacheV2GetWorkspaceSize

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
positions	输入	公式中的positions，用于选取位置编码张量。	不支持空tensor。 rope模式shape为(numTokens)。 mrope模式shape为(3, numTokens)或(4, numTokens)。	INT64	ND	1-2	√
queryIn	输入	公式中的query，要执行旋转位置编码的第一个张量。	不支持空tensor。要求是一个2D的Tensor，shape为(numTokens, numQHeads*headSize)。	BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32	ND	2	√
keyIn	输入	要执行旋转位置编码的第二个张量。	不支持空tensor。要求是一个2D的Tensor，shape为(numTokens, numKHeads*headSize)。	BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32	ND	2	√
cosSinCache	输入	表示参与计算的位置编码张量。	不支持空tensor。要求是一个2D的Tensor，shape为(maxSeqLen, rotaryDim)，maxSeqLen表示模型处理的序列的最大长度，rotaryDim表示旋转位置嵌入的维度大小。	BFLOAT16、FLOAT16、FLOAT32	ND	2	√
mropeSection	输入	公式中的mropeSection，mrope模式下用于整合输入的位置编码张量信息。	输入mropeSection属性表示使能mrope模式，不使能mrope模式（即rope模式）输入为nullptr。	aclIntArray	-	-	-
headSize	输入	每个注意力头维度大小。	-	INT64	-	-	-
isNeoxStyle	输入	表示是否使用GPT-NeoX计算模式。	true表示GPT-NeoX style计算模式。 false表示GPT-J style计算模式。	BOOL	-	-	-
cacheMode	输入	表示使用分段式或者交错式拼接cos和sin。	0表示分段式。 1表示交错式。	INT64	-	-	-
queryOut	输出	query执行旋转位置编码后的结果。	数据类型同query。要求是一个2D的Tensor，shape为(numTokens, numQHeads*headSize)。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND	2	×
keyOut	输出	key执行旋转位置编码后的结果。	数据类型同key。要求是一个2D的Tensor，shape为(numTokens, numKHeads*headSize)。	FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16	ND	2	×
workspaceSize	输出	返回用户需要在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	传入的必选输入、必选输出或者必选属性，是空指针。
ACLNN_ERR_PARAM_INVALID	161002	输入和输出的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
ACLNN_ERR_INNER_TILING_ERROR	561002	多个输入tensor之间的shape信息不匹配。
ACLNN_ERR_INNER_TILING_ERROR	561002	输入属性和输入tensor之间的shape信息不匹配。
ACLNN_ERR_INNER_TILING_ERROR	361001	query或者key非64B对齐。
ACLNN_ERR_INNER_TILING_ERROR	361001	rotaryDim>headSize。

aclnnRopeWithSinCosCacheV2

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`aclnnRopeWithSinCosCacheV2GetWorkspaceSize`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：
- aclnnRopeWithSinCosCacheV2默认确定性实现。
queryIn、keyIn、cosSinCache只支持2维shape输入。
queryIn、keyIn、cosSinCache输入的数据类型需要保持一致。
headSize：数据类型为BFLOAT16或FLOAT16时为32的倍数，数据类型为FLOAT32时为16的倍数。
rotaryDim：始终小于等于headSize；数据类型为BFLOAT16或FLOAT16时为32的倍数，数据类型为FLOAT32时为16的倍数;mrope模式下应满足mropeSection所有元素累加和为rotaryDim值的一半。
输入tensor positions的取值应小于cosSinCache的0维maxSeqLen。
mrope模式下，mropeSection：取值当前仅支持[16, 24, 24]、[24, 20, 20]、[8, 12, 12]和[16, 16, 16, 16]。
mrope模式下，cacheMode仅支持0和1, 当mropeSection为[16, 16, 16, 16]时，仅支持0。

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/level2/aclnn_rope_with_sin_cos_cache_v2.h"
#include <iostream>

#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;
}

void PrintOutResult(std::vector<int64_t> &shape, void **deviceAddr) {
  auto size = GetShapeSize(shape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  auto ret = aclrtMemcpy(
      resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), *deviceAddr,
      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 );
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
    LOG_PRINT("mean result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  }
}

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> positionsShape = {2};
  std::vector<int64_t> queryInShape = {2, 64};
  std::vector<int64_t> keyInShape = {2, 64};
  std::vector<int64_t> cosSinCacheShape = {2, 32};
  std::vector<int64_t> queryOutShape = {2, 64};
  std::vector<int64_t> keyOutShape = {2, 64};
  void* positionsDeviceAddr = nullptr;
  void* queryInDeviceAddr = nullptr;
  void* keyInDeviceAddr = nullptr;
  void* cosSinCacheDeviceAddr = nullptr;
  void* queryOutDeviceAddr = nullptr;
  void* keyOutDeviceAddr = nullptr;

  aclTensor* positions = nullptr;
  aclTensor* queryIn = nullptr;
  aclTensor* keyIn = nullptr;
  aclTensor* cosSinCache = nullptr;
  int64_t headSize = 32;
  bool isNeoxStyle = true;
  int64_t cacheMode = 1;
  aclTensor *queryOut = nullptr;
  aclTensor *keyOut = nullptr;

  std::vector<int64_t> positionsHostData = {0, 1};
  std::vector<float> queryInHostData = {74, 54, 84, 125, 23, 78, 37, 72, 27, 98, 34, 107, 29, 23, 54, 60, 70, 49,
                                        119, 54, 29, 54, 41, 99, 27, 62, 5, 46, 108, 39, 24, 123, 33, 82, 6, 40, 88,
                                        24, 6, 116, 38, 119, 110, 5, 30, 79, 87, 18, 29, 100, 90, 24, 21, 93, 63, 68,
                                        34, 112, 119, 48, 74, 43, 85, 64, 14, 49, 128, 59, 18, 37, 123, 76, 14, 63, 10,
                                        39, 107, 124, 79, 16, 17, 76, 80, 47, 90, 41, 58, 82, 75, 80, 69, 37, 74, 36, 54,
                                        26, 32, 54, 13, 100, 105, 15, 13, 69, 122, 26, 94, 59, 29, 14, 60, 8, 24, 17, 45,
                                        33, 107, 122, 63, 111, 75, 128, 68, 31, 105, 6, 82, 99};
  std::vector<float> keyInHostData = {112, 32, 66, 114, 69, 31, 117, 122, 77, 57, 78, 119, 115, 25, 54, 27, 122, 65, 15, 85,
                                      33, 16, 36, 6, 95, 15, 43, 6, 66, 91, 14, 101, 78, 51, 110, 74, 56, 30, 127, 61, 53, 29,
                                      32, 65, 114, 77, 26, 116, 89, 38, 75, 14, 96, 91, 87, 34, 25, 42, 57, 26, 51, 43, 23, 42,
                                      40, 17, 98, 117, 53, 75, 68, 75, 38, 41, 115, 76, 67, 22, 76, 10, 24, 46, 85, 54, 61, 114,
                                      10, 59, 6, 123, 58, 10, 115, 9, 13, 58, 66, 120, 23, 30, 83, 13, 11, 76, 18, 82, 57, 4,
                                      117, 105, 8, 73, 127, 5, 91, 56, 12, 125, 20, 3, 104, 40, 46, 18, 89, 63, 99, 104};
  std::vector<float> cosSinCacheHostData = {112, 32, 66, 114, 69, 31, 117, 122, 77, 57, 78, 119, 115, 25, 54, 27, 122, 65, 15, 85,
                                      33, 16, 36, 6, 95, 15, 43, 6, 66, 91, 14, 101, 78, 51, 110, 74, 56, 30, 127, 61, 53, 29,
                                      32, 65, 114, 77, 26, 116, 89, 38, 75, 14, 96, 91, 87, 34, 25, 42, 57, 26, 51, 43, 23, 42};
  std::vector<float> queryOutHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  std::vector<float> keyOutHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};

  ret = CreateAclTensor(positionsHostData, positionsShape,
                        &positionsDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64,
                        &positions);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(queryInHostData, queryInShape, &queryInDeviceAddr,
                      aclDataType::ACL_FLOAT, &queryIn);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(keyInHostData, keyInShape, &keyInDeviceAddr,
                      aclDataType::ACL_FLOAT, &keyIn);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(cosSinCacheHostData, cosSinCacheShape, &cosSinCacheDeviceAddr,
                      aclDataType::ACL_FLOAT, &cosSinCache);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  ret = CreateAclTensor(queryOutHostData, queryOutShape, &queryOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT,
                        &queryOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  ret = CreateAclTensor(keyOutHostData, keyOutShape, &keyOutDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT,
                        &keyOut);
  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aclnnRopeWithSinCosCacheV2第一段接口
  ret = aclnnRopeWithSinCosCacheV2GetWorkspaceSize(positions, queryIn, keyIn, cosSinCache, nullptr, headSize, isNeoxStyle, cacheMode,
                                               queryOut, keyOut, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(
      ret == ACL_SUCCESS,
      LOG_PRINT("aclnnRopeWithSinCosCacheV2GetWorkspaceSize 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aclnnRopeWithSinCosCacheV2第二段接口
  ret = aclnnRopeWithSinCosCacheV2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS,
            LOG_PRINT("aclnnRopeWithSinCosCacheV2 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
  PrintOutResult(queryOutShape, &queryOutDeviceAddr);
  PrintOutResult(keyOutShape, &keyOutDeviceAddr);

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(positions);
  aclDestroyTensor(queryIn);
  aclDestroyTensor(keyIn);
  aclDestroyTensor(cosSinCache);
  aclDestroyTensor(queryOut);
  aclDestroyTensor(keyOut);

  // 7. 释放device资源
  aclrtFree(positionsDeviceAddr);
  aclrtFree(queryInDeviceAddr);
  aclrtFree(keyInDeviceAddr);
  aclrtFree(cosSinCacheDeviceAddr);
  aclrtFree(queryOutDeviceAddr);
  aclrtFree(keyOutDeviceAddr);

  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();

  return 0;
}