0_hello_cann

描述

本样例是使用Runtime接口的快速入门示示例。以 CANN 神经网络算子库提供的 aclnnAdd 向量加法算子为入口，展示一个最小计算闭环：完成初始化配置，指定 Device 并创建 Stream，准备输入/输出 Tensor 和输出 DataBuffer，查询并申请 workspace，执行 out = self + alpha * other，同步获取结果并释放资源。

产品支持情况

本样例支持以下产品：

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	√

编译运行

环境安装详情以及通用运行步骤请见 example 目录下的 README。

CANN RUNTIME API

在该Sample中，涉及的关键功能点及其关键接口，如下所示：

初始化
- 调用 aclInit 接口进行初始化配置。
- 调用 aclFinalize 接口实现去初始化。
Device 与 Stream 管理
- 调用 aclrtSetDevice 接口指定用于运算的 Device。
- 调用 aclrtCreateStream 接口创建 Stream。
- 调用 aclrtSynchronizeStream 接口阻塞等待 Stream 上任务完成。
- 调用 aclrtDestroyStream 接口销毁 Stream。
- 调用 aclrtResetDeviceForce 接口强制复位当前运算的 Device，回收 Device 上的资源。
Tensor 与数据描述
- 调用 aclCreateTensor 接口创建输入和输出 Tensor。
- 调用 aclCreateScalar 接口创建缩放因子 alpha。
- 调用 aclCreateDataBuffer 和 aclGetDataBufferAddr 接口管理输出 Buffer。
- 调用 aclDestroyTensor、aclDestroyScalar 和 aclDestroyDataBuffer 接口释放描述对象。
内存管理与数据传输
- 调用 aclrtMalloc 接口申请 Device 上的内存。
- 调用 aclrtMemcpy 接口完成 Host/Device 数据传输。
- 调用 aclrtFree 接口释放 Device 上的内存。
算子执行
- 调用 aclnnAddGetWorkspaceSize 接口查询算子执行所需 workspace。
- 调用 aclnnAdd 接口执行向量加法。

核心 API

aclnnAdd

aclError aclnnAdd(
    void* workspace,         // workspace 地址
    uint64_t workspaceSize,  // workspace 大小
    aclOpExecutor* executor, // 算子执行器
    aclrtStream stream       // Stream
);

aclnnAddGetWorkspaceSize

aclError aclnnAddGetWorkspaceSize(
    const aclTensor* self,   // 第一个输入张量
    const aclTensor* other,  // 第二个输入张量
    const aclScalar* alpha,  // 缩放因子
    aclTensor* out,          // 输出张量
    uint64_t* workspaceSize, // [输出] workspace 大小
    aclOpExecutor** executor // [输出] 算子执行器
);

运算公式

out = self + alpha * other

示例输出

ACL init successfully
Set device 0 successfully
Create stream successfully
Input vectors:
  self:   [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]
  other:  [0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0]
  alpha:  1.0
Create output aclDataBuffer successfully, buffer addr = 0x...
Get workspace size successfully, workspace size = ...
Launch aclnnAdd successfully
Synchronize stream successfully

Vector addition result:
  result[0] = 1.5 (expected: 1.5)
  result[1] = 3.0 (expected: 3.0)
  result[2] = 4.5 (expected: 4.5)
  result[3] = 6.0 (expected: 6.0)
  result[4] = 7.5 (expected: 7.5)
  result[5] = 9.0 (expected: 9.0)
  result[6] = 10.5 (expected: 10.5)
  result[7] = 12.0 (expected: 12.0)

Sample run successfully!