分核计算bare_mix算子样例
概述
本样例介绍分核计算实现的CV融合算子bare_mix。
支持的产品
- 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 推理系列产品AI Core
目录结构介绍
├── bare_mix
│ └── scripts
│ ├── gen_data.py // 输入数据和真值数据生成脚本文件
│ └── verify_result.py // 真值对比文件
│ ├── CMakeLists.txt // 编译工程文件
│ ├── data_utils.h // 数据读入写出函数
│ └── bare_mix.asc // Ascend C算子实现 & 调用样例
算子描述
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算子功能:
本样例中实现的是[m, n, k]固定为[128, 128, 256]的bare_mix算子,仅在AIC核调用Matmul高阶API并计算,完成后在AIV核完成LeakyRelu的计算。
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算子规格:
算子类型(OpType) MatmulLeakyRelu 算子输入 name shape data type format a 128 * 256 float16 ND b 256 * 128 float16 ND 算子输出 c 128 * 128 float ND 核函数名 baremix_custom -
算子实现:
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Kernel实现
Matmul算子的数学表达式为:C = A * B + Bias其中A的形状为[128, 256], B的形状为[256, 128], C的形状为[128, 128]。
LeakyRelu算子的数学表达式为:
C = C > 0 ? C : C * S其中S为用户设置的LeakyRelu比例系数。
本样例关键代码介绍如下:
- 设置ASCENDC_CUBE_ONLY,仅在AIC核进行matmul计算
- 设置Kernel类型为KERNEL_TYPE_MIX_XXX,同时启用AIV核和AIC核
- 使用ASCEND_IS_AIC/ASCEND_IS_AIV隔离AIC/AIV核上的代码
- 使用同步接口,自行完成核间同步
#define ASCENDC_CUBE_ONLY //指定Matmul运行在AIC核上 ... KERNEL_TASK_TYPE_DEFAULT(KERNEL_TYPE_MIX_AIC_1_2); // 设置Kernel类型为KERNEL_TYPE_MIX_XXX ... if ASCEND_IS_AIC { ... // AIC核进行Matmul计算 // AIC核完成计算后,通过AscendC::CrossCoreSetFlag<modeId, pipe>(flagId)发送同步flag } ... if ASCEND_IS_AIV { ... // AIV核通过AscendC::CrossCoreWaitFlag(flagId)接收同步flag // AIV核进行LeakyRelu计算 } -
调用实现
使用内核调用符<<<>>>调用核函数。
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编译运行
在本样例根目录下执行如下步骤,编译并执行算子。
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配置环境变量
请根据当前环境上CANN开发套件包的安装方式,选择对应配置环境变量的命令。-
默认路径,root用户安装CANN软件包
source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh -
默认路径,非root用户安装CANN软件包
source $HOME/Ascend/cann/set_env.sh -
指定路径install_path,安装CANN软件包
source ${install_path}/cann/set_env.sh
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样例执行
mkdir -p build && cd build; # 创建并进入build目录 cmake ..;make -j; # 编译工程 python3 ../scripts/gen_data.py # 生成测试输入数据 ./demo # 执行编译生成的可执行程序,执行样例 python3 ../scripts/verify_result.py output/output.bin output/golden.bin # 验证输出结果是否正确,确认算法逻辑正确执行结果如下,说明精度对比成功。
test pass!