功能说明

打印Scalar、Expr、ScalarArray或Tensor值。支持功能调试环境start_debug上的打印。

函数原型

def printf(format_string, *arg)

参数说明

参数名称	输入/输出	含义
format_string	输入	待打印的字符串，包括字符和格式字符。支持的数据类型：立即数（string）注意：该字段不能为空。字符串最大长度不能超过128个字符，如果在printf之前使用了set_printf_params接口，还需满足长度不能超过single_print_length-32。示例： "scalar is: %d\n" 上例中格式字符为：%d。格式字符配置格式为：%[flag][width][.precision]type flag：可选。取值参见表1。 width: 长度修饰符，可选。如果实际值的长度比长度修饰符小，默认在前面补空格；如果实际值的长度大于长度修饰符，按照实际值的位数输出。只支持数字1到128。 precision：精度，可选。只针对%f, 指定精度位数，如果实际的精度位数多于指定的精度位数，则通过4舍5入后截断。可选。只支持数字1到128 。默认是6，表示6位精度。 type：格式字符，必选。取值参见表2。
*arg	输入	参数值，参数个数可变，最多支持6个参数。每个参数支持如下几种数据类型： Scalar（int8/uint8/int16/uint16/float16/ int32/uint32/float32/int64/uint64） Expr(int8/uint8/int16/uint16/float16/ int32/uint32/float32/int64/uint64） ScalarArray（int8/uint8/int16/uint16/float16/ int32/uint32/float32/int64/uint64） Tensor(int8/uint8/int16/uint16/float16/ int32/uint32/float32/int64/uint64） tensor支持的scope如下： 1）scope_gm: Global Memory空间。 2）scope_cbuf: L1 Buffer 3）scope_ubuf: UB Buffer 4 ) scope_cc : L1_out Buffer

参数名称

输入/输出

含义

format_string

输入

待打印的字符串，包括字符和格式字符。

支持的数据类型：立即数（string）

注意：该字段不能为空。

字符串最大长度不能超过128个字符，如果在printf之前使用了set_printf_params接口，还需满足长度不能超过single_print_length-32。

示例：

"scalar is: %d\n"

上例中格式字符为：%d。

格式字符配置格式为：%[flag][width][.precision]type

flag：可选。取值参见表1。
width: 长度修饰符，可选。如果实际值的长度比长度修饰符小，默认在前面补空格；如果实际值的长度大于长度修饰符，按照实际值的位数输出。只支持数字1到128。
precision：精度，可选。只针对%f, 指定精度位数，如果实际的精度位数多于指定的精度位数，则通过4舍5入后截断。可选。只支持数字1到128 。默认是6，表示6位精度。
type：格式字符，必选。取值参见表2。

*arg

输入

参数值，参数个数可变，最多支持6个参数。

每个参数支持如下几种数据类型：

Scalar（int8/uint8/int16/uint16/float16/ int32/uint32/float32/int64/uint64）
Expr(int8/uint8/int16/uint16/float16/ int32/uint32/float32/int64/uint64）
ScalarArray（int8/uint8/int16/uint16/float16/ int32/uint32/float32/int64/uint64）
Tensor(int8/uint8/int16/uint16/float16/ int32/uint32/float32/int64/uint64）
tensor支持的scope如下：

1）scope_gm: Global Memory空间。

2）scope_cbuf: L1 Buffer

3）scope_ubuf: UB Buffer

4 ) scope_cc : L1_out Buffer

表1 Flag含义表
Flag	含义
'#'	针对%o，添加0o。针对%x，添加0x。注意：其他格式字符不起作用。
'0'	和width域配合，当实际输出的字符数小于width时，用0填充，例如下例中打印结果是010： s1 = tik.scalar("int32", init_value=10); printf（"%03d", s1）注意：默认用空格填充，当实际输出的字符大于size时，按照实际输出。

表2 支持的格式字符
格式字符	含义
%d	有符号十进制整数
%o	有符号的八进制数，不可打印float数据
%x	有符号十六进制数，不可打印float数据
%f	浮点数十进制格式
%s	输出字符串
%c	输出单个字符, 数据范围在[0, 255]，否则会解析出错，不可打印float数据
%%	输出一个 '%' 字符

支持的芯片型号

Atlas 200/300/500 推理产品

Atlas 训练系列产品

Atlas 推理系列产品

返回值

无

注意事项

每一条printf语句打印的内容，总的长度不能超过“set_printf_params”接口中设置的“single_print_length”，默认值是512字节，可以通过“set_printf_prams”接口修改默认值，如果超过，被截断。总的打印长度计算公式如下：
- 总的print数据长度 = print 头长度 +format 字符串长度+ 待打印数据长度。
- print头长度：固定32 Byte。
- format_string 字符串长度：如果format_length不是32字节对齐，则format_length按照32字节对齐。
- 待打印数据长度 = 第一个待打印数据头长度+ 第一个待打印数据长度+ 第二个待打印数据头长度+ 第二个待打印数据长度 + ... + 第n个待打印数据头长度+ 第n个待打印数据长度.
- 第一个待打印数据头长度, 第二个待打印数据头长度, .... ,第n个待打印数据头长度: 待打印数据的头，固定32字节。
- 第一个待打印数据长度, 第二个待打印数据长度, ... , 第n个待打印数据长度: 待打印数据长度。如果待打印的数据不是32字节对齐，则按照32字节对齐。
每条printf语句会额外使用UB空间。UB空间占用情况如下：
- 参数类型为Tensor，scope 为L1、 UB、 Global Memory及参数类型为Scalar： 256字节+32 字节。
- 参数类型为Tensor，scope为L1_out： 256字节 + 256* Tensor的数据类型大小。
每一条printf 可能会额外插入同步，可能改变语句执行顺序。
每一条printf 语句都增加额外操作，可能导致性能下降。执行时间可能会比不加printf长。
printf功能支持功能调试。
当由于所打印数据长度无法在前端评估长度时，在解析时，会出现warning: discard xxx args字样，其中“xxx”表示丢弃的数据量。
所有核的printf空间大小固定（可以通过set_printf_prams接口修改默认值，默认值128M），每个核均匀切分printf空间。当printf的总大小超过printf空间时，老的printf内容被覆盖。当发现老的printf内容被覆盖时，通过“warning: discard xxx args”打印得知多少空间被覆盖。然后通过set_printf_prams接口增加printf空间大小。
每一条printf语句会生成IR，多个printf可能导致超出IR限制。如果报超出IR限制导致编译失败，请减少printf语句。
printf语句会导致算子编译时间增加。
当在算子文件中存在多核for循环时，不允许在多核for循环内使用printf进行打印。
请注意，在功能调试环境运行printf时：
- 当所需打印内容的总长度超过single_print_length时，仍可打出所有数据内容。
- 当printf内容超出print_workspace_size大小时，不会覆盖老的printf内容。
printf的待打印的参数，如果是tensor，并且有offset，offset需要遵守如下对齐规则：
- 如果tensor的scope是UB或者Global Memory，则offset需要和Tensor的数据类型大小（单位Byte）对齐。
- 如果tensor的scope是L1，需要32字节对齐。
- 如果tensor的scope是L1_out，则offset需要和256 * Tensor数据类型大小（单位Byte）对齐。

调用示例

1. 打印一个Scalar值。

from tbe import tik
tik_instance = tik.Tik()
scalar = tik_instance.Scalar("int8", init_value=-128)
// 需要的空间为 32B 头空间 + 32B 字符串空间 + 32<每个参数的TL占用空间>*1 +32B<每个数据需要向上补齐到32B>
tik_instance.printf("scalar is: %d\n", scalar)
tik_instance.BuildCCE(inputs=[], outputs=[], kernel_name="print_scalar")
tik_instance.tikdb.start_debug({})
输入
[]
输出
scalar is: -128

2.打印某个UB Buffer的值。

tik_instance = tik.Tik()
ub_tensor = tik_instance.Tensor("int16", [16, 16], tik.scope_ubuf, 'ub_tensor')
scalar = tik_instance.Scalar(dtype="int16",init_value=6)
ub_tensor[15].set_as(scalar)
tik_instance.printf("ubtensor[15:16] is: %d\n", ub_tensor[15:16])
tik_instance.BuildCCE(inputs=[], outputs=[], kernel_name="printf_ub")
tik_instance.tikdb.start_debug({})
输入
[]
输出
ubtensor[15:16] is: 6

3. 打印一段Global Memory的值。

tik_instance = tik.Tik()
gm_tensor = tik_instance.Tensor("float16", [256, ], tik.scope_gm, "gm_tensor")
tik_instance.printf("%f\n", gm_tensor[0:32])
tik_instance.BuildCCE(inputs=[gm_tensor], outputs=[], kernel_name="printf_gm")
data = np.random.uniform(-65504, 65504, [256, ]).astype(np.float16)
tik_instance.tikdb.start_debug(feed_dict={'gm_tensor': data})
输入
[-13288 46208 52448 -6488 -3364 55264 49376 3840 ...]
输出
-13288.000000 46208.000000 52448.000000 -6488.000000 -3364.000000 55264.000000 49376.000000 3840.000000 ...