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cann-robotcann-robotMC2算子资料完善
ce6b031b创建于 3月31日历史提交

aclnnMatmulAllReduceV2

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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 ×

说明： 使用该接口时，请确保驱动固件包和CANN包都为配套的8.0.RC2版本或者配套的更高版本，否则将会引发报错，比如Bus Error等。

功能说明

  • 接口功能：完成MatMul计算与AllReduce通信融合。

  • 计算公式：

    output=AllReduce(x1@x2+bias+x3)output = AllReduce(x1 @ x2 + bias + x3)

函数原型

每个算子分为两段式接口，必须先调用aclnnMatmulAllReduceV2GetWorkspaceSize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aclnnMatmulAllReduceV2接口执行计算。

aclnnStatus aclnnMatmulAllReduceV2GetWorkspaceSize(
    const aclTensor *x1,
    const aclTensor *x2,
    const aclTensor *bias,
    const aclTensor *x3,
    const char      *group,
    const char      *reduceOp,
    int64_t          commTurn,
    int64_t          streamMode,
    const aclTensor *output,
    uint64_t        *workspaceSize,
    aclOpExecutor  **executor)

aclnnStatus aclnnMatmulAllReduceV2(
    void              *workspace,
    uint64_t           workspaceSize,
    aclOpExecutor     *executor,
    const aclrtStream  stream)

aclnnMatmulAllReduceV2GetWorkspaceSize

  • 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
    x1 输入 MatMul计算的左矩阵，即计算公式中的x1。
    • 当前版本仅支持二维或者三维输入。
    • 支持不转置场景。
    		 FLOAT16、BFLOAT16 ND 2-3 ×
    x2 输入 MatMul计算的右矩阵，即计算公式中的x2。
    • 当前版本仅支持两维输入。
    • 支持转置/不转置场景。
    • ND格式下支持最后两轴转置情况下的非连续的tensor，其他非连续tensor不支持
    		 FLOAT16、BFLOAT16 ND 2 ×
    x3 输入 MatMul计算后的add计算，即计算公式中的x3。 shape与MatMul计算后的shape一致。 FLOAT16、BFLOAT16 ND 2 √
    bias 输入 对应计算公式中的bias偏移。 当前版本仅支持一维输入。 FLOAT16、BFLOAT16 ND 0-1 √
    group 输入 通信域名称。 通过Hccl提供的接口“extern HcclResult HcclGetCommName(HcclComm comm, char* commName);”获取，其中commName即为group。 String - - -
    reduceOp 输入 reduce操作类型。 当前版本仅支持输入"sum"。 String - - -
    commTurn 输入 通信数据切分数，即总数据量/单次通信量。 当前版本仅支持输入0。 INT64 - - -
    streamMode 输入 AscendCL流模式的枚举。 当前版本仅支持枚举值1。 INT64 - - -
    output 输出 MatMul计算与AllReduce通信的结果，即计算公式中的output。 output的维数与x1一致。 FLOAT16、BFLOAT16 ND 2-3 √
    workspaceSize 输出 返回需要在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

    返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

    第一阶段接口完成入参校验，出现以下场景报错：

    返回值 错误码 描述
    ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR 161001 传入的x1、x2或output是空指针。
    ACLNN_ERR_PARAM_INVALID 161002 x1、x2、bias、x3或output的数据类型不在支持的范围之内。
    reduceOp、streamMode不在合法范围内。
    x1、x2、bias、x3或output的shape不符合约束要求。

aclnnMatmulAllReduceV2

  • 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aclnnMatmulAllReduceV2GetWorkspaceSize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

    返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

约束说明

  • 确定性计算：
    • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：aclnnMatmulAllReduceV2默认非确定性实现，支持通过配置HCCL_DETERMINISTIC环境变量为true开启确定性计算。
    • Ascend 950PR/Ascend 950DT：aclnnMatmulAllReduceV2默认确定性实现。
  • 增量场景不使能MC2，全量场景使能MC2。
  • 输入x1可为二维或者三维，其shape为(b, s, k)或者(m, k)。x2必须是二维，其shape为(k, n)，轴满足mm算子入参要求，k轴相等。bias若非空，其shape为(n)。
  • b*s、m、k、n的值均不得超过2147483647(INT32_MAX)。
  • 当输入x1的shape为(b, s, k)时，输出output的shape为(b, s, n)；当输入x1的shape为(m, k)时，输出output的shape为(m, n)。
  • x1、x2、bias计算输入的数据类型要和output计算输出的数据类型一致，传入的x1、x2、x3或者output不为空指针。
  • 仅支持HCCS链路all mesh组网。
    • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：支持1、2、4、8卡。
    • Ascend 950PR/Ascend 950DT：支持1、2、4、8、16、32、64卡。
  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品：一个模型中的通算融合MC2算子，仅支持相同通信域。
  • 空tensor支持度：
    • 支持k为0的场景，输出为bias + x3。
    • 支持bs/m/n为0，此时传入的输出也应该是空tensor，此场景不进入kernel计算，直接返回。

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。

说明：本示例代码调用了部分HCCL集合通信库接口：HcclGetCommName、HcclCommInitAll、HcclCommDestroy, 请参考 <<HCCL API (C)>>。

  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品、Ascend 950PR/Ascend 950DT：

    #include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include "hccl/hccl.h"
#include "aclnn/opdev/fp16_t.h"
#include "aclnnop/aclnn_matmul_all_reduce_v2.h"

int ndev = 2;

#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;
}

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;
}

struct Args {
    uint32_t rankId;
    HcclComm hcclComm;
    aclrtStream stream;
    aclrtContext context;
};

int launchOneThreadMatmulAllReduce(Args &args) {
    int ret;
    ret = aclrtSetCurrentContext(args.context);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    char hcom_name[128];
    ret = HcclGetCommName(args.hcclComm, hcom_name);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("[ERROR] HcclGetCommName failed. ret = %d \n", ret); return -1);
    LOG_PRINT("[INFO] rank %d hcom: %s stream: %p, context : %p\n", args.rankId, hcom_name, args.stream,
            args.context);

    std::vector<int64_t> x1Shape = {32, 64};
    std::vector<int64_t> x2Shape = {64, 128};
    std::vector<int64_t> biasShape = {128};
    std::vector<int64_t> x3Shape = {32, 128};
    std::vector<int64_t> outShape = {32, 128};
    void *x1DeviceAddr = nullptr;
    void *x2DeviceAddr = nullptr;
    void *biasDeviceAddr = nullptr;
    void *x3DeviceAddr = nullptr;
    void *outDeviceAddr = nullptr;
    aclTensor *x1 = nullptr;
    aclTensor *x2 = nullptr;
    aclTensor *bias = nullptr;
    aclTensor *x3 = nullptr;
    aclTensor *out = nullptr;

    int64_t commTurn = 0;
    int64_t streamMode = 1;
    uint64_t workspaceSize = 0;
    aclOpExecutor *executor;
    void *workspaceAddr = nullptr;

    long long x1ShapeSize = GetShapeSize(x1Shape);
    long long x2ShapeSize = GetShapeSize(x2Shape);
    long long biasShapeSize = GetShapeSize(biasShape);
    long long x3ShapeSize = GetShapeSize(x3Shape);
    long long outShapeSize = GetShapeSize(outShape);
    std::vector<op::fp16_t> x1HostData(x1ShapeSize, 1);
    std::vector<op::fp16_t> x2HostData(x2ShapeSize, 1);
    std::vector<op::fp16_t> biasHostData(biasShapeSize, 1);
    std::vector<op::fp16_t> x3HostData(x3ShapeSize, 1);
    std::vector<op::fp16_t> outHostData(outShapeSize, 0);
    // 创建 tensor
    ret = CreateAclTensor(x1HostData, x1Shape, &x1DeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &x1);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    ret = CreateAclTensor(x2HostData, x2Shape, &x2DeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &x2);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    ret = CreateAclTensor(biasHostData, biasShape, &biasDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &bias);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    ret = CreateAclTensor(x3HostData, x3Shape, &x3DeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &x3);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &out);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
    // 调用第一段接口, x3位置传入out
    ret = aclnnMatmulAllReduceV2GetWorkspaceSize(x1, x2, bias, x3, hcom_name, "sum", commTurn, streamMode, out, &workspaceSize, &executor);

    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS,
            LOG_PRINT("aclnnMatmulAllReduceV2GetWorkspaceSize 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);
    }
    // 调用第二段接口
    ret = aclnnMatmulAllReduceV2(workspaceAddr, workspaceSize, executor, args.stream);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMatmulAllReduceV2 failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    //（固定写法）同步等待任务执行结束
    ret = aclrtSynchronizeStreamWithTimeout(args.stream, 10000);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    LOG_PRINT("device%d aclnnMatmulAllReduceV2 execute success \n", args.rankId);
    // 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改
    if (x1 != nullptr) {
        aclDestroyTensor(x1);
    }
    if (x2 != nullptr) {
        aclDestroyTensor(x2);
    }
    if (bias != nullptr) {
        aclDestroyTensor(bias);
    }
    if (x3 != nullptr) {
        aclDestroyTensor(x3);
    }
    if (out != nullptr) {
        aclDestroyTensor(out);
    }
    if (x1DeviceAddr != nullptr) {
        aclrtFree(x1DeviceAddr);
    }
    if (x2DeviceAddr != nullptr) {
        aclrtFree(x2DeviceAddr);
    }
    if (biasDeviceAddr != nullptr) {
        aclrtFree(biasDeviceAddr);
    }
    if (x3DeviceAddr != nullptr) {
        aclrtFree(x3DeviceAddr);
    }
    if (outDeviceAddr != nullptr) {
        aclrtFree(outDeviceAddr);
    }
    if (workspaceSize > 0) {
        aclrtFree(workspaceAddr);
    }
    aclrtDestroyStream(args.stream);
    HcclCommDestroy(args.hcclComm);
    aclrtDestroyContext(args.context);
    aclrtResetDevice(args.rankId);
    return 0;
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    int ret;
    int32_t devices[ndev];
    for (int i = 0; i < ndev; i++) {
        devices[i] = i;
    }
    HcclComm comms[128];
    ret = aclInit(nullptr);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    // 初始化集合通信域
    for (int i = 0; i < ndev; i++) {
        ret = aclrtSetDevice(devices[i]);
        CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    }
    ret = HcclCommInitAll(ndev, devices, comms);
    CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("HcclCommInitAll failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    Args args[ndev];
    aclrtStream stream[ndev];
    aclrtContext context[ndev];
    for (uint32_t rankId = 0; rankId < ndev; rankId++) {
        ret = aclrtSetDevice(rankId);
        CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
        ret = aclrtCreateContext(&context[rankId], rankId);
        CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
        ret = aclrtCreateStream(&stream[rankId]);
        CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
    }
    // 启动多线程
    std::vector<std::unique_ptr<std::thread>> threads(ndev);
    for (uint32_t rankId = 0; rankId < ndev; rankId++) {
        args[rankId].rankId = rankId;
        args[rankId].hcclComm = comms[rankId];
        args[rankId].stream = stream[rankId];
        args[rankId].context = context[rankId];
        threads[rankId].reset(new(std::nothrow) std::thread(&launchOneThreadMatmulAllReduce, std::ref(args[rankId])));
    }
    for (uint32_t rankId = 0; rankId < ndev; rankId++) {
        threads[rankId]->join();
    }
    aclFinalize();
    return 0;
}