编译与运行样例

前提说明

  • 如需编译执行算子API,请确保基础环境已搭建完成,包括驱动、固件、CANN软件包、ops包等。

  • 算子API的调用流程和编译运行操作详情请参见《应用开发(C&C++)》中“单算子调用>单算子API执行>调用aclnn接口示例代码”。

编译前准备

本章以开发和运行环境合设场景为例,即带AI处理器的机器既作为开发环境又作为运行环境。该场景下,代码开发和代码运行在同一台机器上。这里以FlashAttentionScore算子为例,其他算子的调用逻辑、流程、编译脚本与FlashAttentionScore算子大致一样,请根据实际情况自行修改API调用脚本(*.cpp)和编译脚本(CMakeLists)。

  • 示例代码

    已知FlashAttentionScore算子实现self-attention(自注意力)的计算:

    • psetype=1时,需要先add再mul。
    • psetype≠1时,需要先mul再add。
  • 计算公式:

    注意力的正向计算公式如下:

    • psetype=1时,公式如下:

      attention_out=Dropout(Softmax(Mask(scale∗(pse+query∗keyT),atten_mask)),keep_prob)∗valueattention\_out = Dropout(Softmax(Mask(scale*(pse+query*key^T), atten\_mask)), keep\_prob)*value

    • psetype≠1时,公式如下:

      attention_out=Dropout(Softmax(Mask(scale∗(query∗keyT)+pse),atten_mask),keep_prob)∗valueattention\_out=Dropout(Softmax(Mask(scale*(query*key^T) + pse),atten\_mask),keep\_prob)*value

    您可以从aclnnFlashAttentionScore文档中获取调用示例代码,并将代码文件命名为“test_flash_attention_score.cpp”。

  • CMakeLists文件

    CMake文件示例如下,请根据实际情况修改:

    # Copyright (c) Huawei Technologies Co., Ltd. 2025. All rights reserved.
    
    # CMake lowest version requirement
    cmake_minimum_required(VERSION 3.14)
    
    # 设置工程名
    project(ACLNN_EXAMPLE)
    
    # Compile options
    add_compile_options(-std=c++11)
    
    # 设置编译选项
    set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY  "./bin")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "-fPIC -O0 -g -Wall")
    set(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "-fPIC -O2 -Wall")
    
    # 设置可执行文件名(如opapi_test),并指定待运行算子文件*.cpp所在目录
    add_executable(opapi_test
                   test_flash_attention_score.cpp) 
    
    # 设置ASCEND_PATH(CANN软件包目录,请根据实际路径修改)和INCLUDE_BASE_DIR(头文件目录)
    if(NOT "$ENV{ASCEND_HOME_PATH}" STREQUAL "")      
        set(ASCEND_PATH $ENV{ASCEND_HOME_PATH})
    else()
        set(ASCEND_PATH "/usr/local/Ascend/cann")
    endif()
    set(INCLUDE_BASE_DIR "${ASCEND_PATH}/include")
    include_directories(
        ${INCLUDE_BASE_DIR}
        ${INCLUDE_BASE_DIR}/aclnn
        ${INCLUDE_BASE_DIR}/aclnnop
        # custom包需要额外增加引用路径,参考如下,其中${vendor_name}需要修改为编译custom包时指定的,默认设置"custom"
        # ${ASCEND_PATH}/opp/vendors/${vendor_name}_transformer/op_api/include 
    )
    
    # 设置链接的库文件路径
    target_link_libraries(opapi_test PRIVATE
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libascendcl.so
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libnnopbase.so
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libopapi_math.so
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libopapi_transformer.so
                          # custom包需要将libopapi_transformer.so替换为libcust_opapi.so,参考路径如下,
                          # 其中${vendor_name}需要修改为编译custom包时指定的,默认设置"custom"
                          # ${ASCEND_PATH}/opp/vendors/${vendor_name}_transformer/op_api/lib/libcust_opapi.so 
                          )
    
    # 可执行文件在CMakeLists文件所在目录的bin目录下
    install(TARGETS opapi_test DESTINATION ${CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY})
    

    本项目编译生成算子样例时,需额外链接libopapi_math.so动态库,因为算子在实现过程中调用了部分L0接口,这些接口封装在libopapi_math.so中,因此在编译链接阶段需显式声明此项依赖。

    对于集合通信和MatMul计算融合、并行的算子,统称为通算融合算子(简称MC2算子),包括AllGatherMatmul、AlltoAllAllGatherBatchMatMul、BatchMatMulReduceScatterAlltoAll、MatmulAllReduce、MatmulAllReduceAddRmsNorm、MatmulReduceScatter等。调用该类算子API时,一般会涉及多线程和HCCL(Huawei Collective Communication Library,集合通信库),因此CMake文件需要额外导入如下内容,否则无法成功编译。

    # 设置链接的库文件路径
    find_package(Threads REQUIRED)
    target_link_libraries(opapi_test PRIVATE
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libascendcl.so
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libnnopbase.so
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libopapi_math.so
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libopapi_transformer.so
                          # custom包需要将libopapi_transformer.so替换为libcust_opapi.so,参考路径如下,
                          # 其中${vendor_name}需要修改为编译custom包时指定的,默认设置"custom"
                          # ${ASCEND_PATH}/opp/vendors/${vendor_name}_transformer/op_api/lib/libcust_opapi.so
                          -Wl,--no-as-needed
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libhccl.so      # 集合通信库文件
                          ${ASCEND_PATH}/lib64/libhccl_fwk.so
                          ${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT})           # 多线程依赖的库文件
    

    其中“find_package(Threads REQUIRED)”是CMake用于查找线程库的命令,可自动链接线程库依赖的头文件或间接依赖的库文件。

编译与运行

  1. 提前准备好算子的调用代码(*.cpp)和编译脚本(CMakeLists.txt)。

  2. 配置环境变量。

    安装CANN软件后,使用CANN运行用户登录环境,执行如下命令生效环境变量。

    source ${INSTALL_DIR}/set_env.sh
    

    其中${INSTALL_DIR}为CANN软件安装后文件存储路径,请根据实际情况替换。

  3. 编译并运行。

    • 进入CMakeLists.txt所在目录,执行如下命令,新建build目录存放生成的编译文件。

      mkdir -p build 
      
    • 进入build目录,执行cmake命令编译,再执行make命令生成可执行文件。

      cd build
      cmake ../ -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++ -DCMAKE_SKIP_RPATH=TRUE
      make
      

      编译成功后,会在build目录的bin文件夹下生成opapi_test可执行文件。

    • 进入bin目录,运行可执行文件opapi_test。

      cd bin
      ./opapi_test
      

      以FlashAttentionScore算子的运行结果为例,运行后的结果示例如下:

      mean result[0] is: 256.000000
      mean result[1] is: 256.000000
      mean result[2] is: 256.000000
      mean result[3] is: 256.000000
      mean result[4] is: 256.000000
      
      ...
      mean result[65532] is: 256.000000
      mean result[65533] is: 256.000000
      mean result[65534] is: 256.000000
      mean result[65535] is: 256.000000
      

      若执行结果报错,未出现预期结果,可以使用aclGetRecentErrMsg接口获取报错具体信息。 调用aclnnFlashAttentionScoreGetWorkspaceSize报错获取异常信息示例如下:

      // q is nullptr
      ret = aclnnFlashAttentionScoreGetWorkspaceSize(
        q, k, v, pse, dropMask, padding, attenmask, prefix, scaleValue,
        keepProb, preTokens, nextTokens, headNum, layOut, innerPrecise,
        sparseMode, softmaxMax, softmaxSum, softmaxOut, attentionOut, &workspaceSize, &executor);
      CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnFlashAttentionScoreGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d.\n[ERROR msg]%s", ret, aclGetRecentErrMsg()); return ret);
      

      上述构造空指针问题获取报错信息示例如下:

      aclnnFlashAttentionScoreGetWorkspaceSize failed. ERROR: 161001
      [ERROR msg][PID:xxxx] xxx(timesamp) AclNN_Parameter_Error(EZ1001): The query cannot be nullptr.