aclnnDropoutBackward

接口原型

每个算子有两段接口，必须先调用“aclnnXxxGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXxx”接口执行计算。两段式接口如下：

第一段接口：aclnnStatus aclnnDropoutBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOutput, const aclTensor* mask, double scale, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnDropoutBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：Dropout算子（aclnnDropout）的反向计算。训练过程中，根据mask中对应bit位的值，将输入中的元素置零，并按照scale的比例缩放。
计算公式：
$\text{[math]}$

aclnnDropoutBackwardGetWorkspaceSize

接口定义：
aclnnStatus aclnnDropoutBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor* gradOutput, const aclTensor* mask, double scale, aclTensor* out, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
参数说明：
- gradOutput(aclTensor*, 计算输入): 公式中的输入gradOutput，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- mask(aclTensor*, 计算输入): bit类型并使用UINT8类型存储的mask数据。数据类型支持UINT8，shape需要为(ceil(input的元素个数,128)/8)。支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
- scale(double, 计算输入)：公式中的输入scale，输出数据缩放比例。
- out(aclTensor*, 计算输出)：公式中的out，数据类型需要是gradOutput可转换的数据类型，shape需要与input一致，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor(aclOpExecutor**, 出参)：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。
第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：
- 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的gradOutput、mask、out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - gradOutput、mask、out的数据类型不在支持的范围内。
  - 计算得出的p值不在0和1之间。
  - gradOutput和out的shape不一致。
  - mask的shape不满足条件。

aclnnDropoutBackward

接口定义：
aclnnStatus aclnnDropoutBackward(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace(void*, 入参)：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize(uint64_t, 入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnDropoutBackwardGetWorkspaceSize获取。
- executor(aclOpExecutor*, 入参)：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream(aclrtStream, 入参)：指定执行任务的AscendCL stream流。
返回值：
返回aclnnStatus状态码，具体参见aclnn返回码。

调用示例

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_dropout_backward.h"

#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;
}

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) {
  // 固定写法，AscendCL初始化
  auto ret = aclInit(nullptr);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclInit failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetDevice(deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetDevice failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  ret = aclrtCreateStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  return 0;
}

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;
}

int main() {
  // 1. （固定写法）device/context/stream初始化，参考AscendCL对外接口列表
  // 根据自己的实际device填写deviceId
  int32_t deviceId = 0;
  aclrtContext context;
  aclrtStream stream;
  auto ret = Init(deviceId, &context, &stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口自定义构造
  std::vector<int64_t> gradOutputShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> maskShape = {16};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* maskDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* mask = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> gradOutputHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<uint8_t> maskHostData(16, 0);
  maskHostData[0] = 42;
  std::vector<float> outHostData(8, 0);
  double scale = 2;
  // 创建gradOutput aclTensor
  ret =
      CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOutput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建mask aclTensor
  ret = CreateAclTensor(maskHostData, maskShape, &maskDeviceAddr, aclDataType::ACL_UINT8, &mask);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);

  // 3.调用CANN算子库API，需要修改为具体的算子接口
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnDropoutBackward第一段接口
  ret = aclnnDropoutBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, mask, scale, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDropoutBackwardGetWorkspaceSize failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  // 根据第一段接口计算出的workspaceSize申请device内存
  void* workspaceAddr = nullptr;
  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aclnnDropoutBackward第二段接口
  ret = aclnnDropoutBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnDropoutBackward failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 4. （固定写法）同步等待任务执行结束
  ret = aclrtSynchronizeStream(stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSynchronizeStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);

  // 5. 获取输出的值，将device侧内存上的结果拷贝至Host侧
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr,
                    size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("copy result from device to host failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
  for (int64_t i = 0; i < size; i++) {
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  }

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar
  aclDestroyTensor(gradOutput);
  aclDestroyTensor(mask);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
}

父主题： NN类算子接口