接口调用流程

开发应用时，如果涉及执行单个算子，则应用程序中必须包含执行单个算子的代码逻辑，关于执行单个算子的接口调用流程，请先参见接口调用流程了解整体流程，再查看本节中的流程说明。

系统支持的算子请参见《算子清单》。

对于系统不支持的算子，用户需先参见《算子开发指南》完成自定义算子开发。

图1 算子调用流程
关键接口的说明如下：
  1. 编译算子。

    根据算子编译的方式，可分为以下两种：

    • 编译算子后，算子相关数据保存在*.om模型文件中

      该种方式下编译算子，需使用ATC工具，详细描述请参见《ATC工具使用指南》，将单算子定义文件（*.json）编译成适配昇腾AI处理器的离线模型（*.om文件）。

      编译算子后，依次进行2、3、4、5、6。

    • 编译算子后，算子相关数据保存在内存中

      该种方式下编译算子，需调用AscendCL提供的接口，根据不同场景调用不同的接口：

      • 对于同一个算子，编译一次，多次执行的场景，建议调用aclopCompile接口编译算子。编译算子后，依次进行3、4、5、6。
      • 对于编译算子、执行算子次数相同的场景，建议先执行3，再调用aclopCompileAndExecute接口编译算子。编译算子后，再依次进行5、6。
      • 对于TIK自定义动态Shape算子，需要先注册算子选择器，流程如下：
        • 调用aclopRegisterCompileFunc接口注册算子选择器（即选择Tiling策略的函数），用于在算子执行时，能针对不同Shape，选择相应的Tiling策略。

          算子选择器需由用户提前定义并实现，算子选择器的实现样例请参见《算子开发指南》中的“专题 > TIK自定义算子动态Shape专题”：

          函数原型： 
          typedef aclError (*aclopCompileFunc)(int numInputs, const aclTensorDesc *const inputDesc[], int numOutputs, const aclTensorDesc *const outputDesc[], const aclopAttr *opAttr, aclopKernelDesc *aclopKernelDesc);

          函数实现：

          用户自行编写代码逻辑实现Tiling策略选择、Tiling参数生成，并将调用aclopSetKernelArgs接口，设置算子Tiling参数、执行并发数等。

        • 调用aclopCreateKernel接口将算子注册到系统内部，用于在算子执行时，查找到算子实现代码。
        • 调用aclopUpdateParams接口编译指定算子，触发算子选择器的调用逻辑。
  2. 加载算子模型文件。
    支持以下2种方式中的一种加载单算子模型文件：
    • 调用aclopSetModelDir接口，设置加载模型文件的目录，目录下存放单算子模型文件（*.om文件）。
    • 调用aclopLoad接口，从内存中加载单算子模型数据，由用户管理内存。单算子模型数据是指“单算子编译成*.om文件后，再将om文件读取到内存中”的数据。
  3. 调用aclrtMalloc接口申请Device上的内存，存放执行算子的输入、输出数据。

    如果需要将Host上数据传输到Device，则需要调用aclrtMemcpy接口（同步接口）或aclrtMemcpyAsync接口（异步接口）通过内存复制的方式实现数据传输。

  4. 执行算子。
    • 对于被封装成AscendCL接口的算子（参见CBLAS接口），包括GEMM算子、Cast算子，目前支持以下两种执行方式：
    • 对于未被封装成AscendCL接口的算子，目前支持以下两种执行方式：

    不以handle方式执行算子时，每次执行算子时，系统内部都会根据算子描述信息匹配内存中的模型。

    以handle方式执行算子时，系统内部将算子描述信息匹配到内存中的模型，并缓存在Handle中，每次执行算子时，无需重复匹配算子与模型，因此在涉及多次执行同一个算子时，效率更高。但Handle使用结束后，需调用aclopDestroyHandle接口释放。

  5. 调用aclrtSynchronizeStream接口阻塞应用运行，直到指定Stream中的所有任务都完成。
  6. 调用aclrtFree接口释放内存。

    如果需要将Device上的算子执行结果数据传输到Host，则需要调用aclrtMemcpy接口（同步接口）或aclrtMemcpyAsync接口（异步接口）通过内存复制的方式实现数据传输，然后再释放内存。

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