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aclnnSoftmaxBackward

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 aclnnSoftmaxBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *output, int64_t dim, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • 第二段接口：aclnnStatus aclnnSoftmaxBackward(void *workspace, uint64_t workspace_size, const aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能：Softmax函数（aclnnSoftmax）的反向传播。
  • 计算公式：

    Softmax函数的求导公式如下，其中δij​是克罗内克（Kronecker）符号，当i=j时为 1，否则为0。

    out（输入梯度值）和gradOutput（上一层输出梯度）、output（Softmax正向输出）的关系可表示如下：

aclnnSoftmaxBackwardGetWorkspaceSize

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnSoftmaxBackwardGetWorkspaceSize(const aclTensor *gradOutput, const aclTensor *output, int64_t dim, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

  • 参数说明：
    • gradOutput ：Device侧的aclTensor，反向传播的梯度值，即上一层的输出梯度。数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、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。
    • output：Device侧的aclTensor，softmax函数的输出值。数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、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。
    • dim：softmax函数的维度，数据类型支持INT64，取值范围[-gradOutput.dim(), gradOutput.dim())。
    • out：Device侧的aclTensor，函数的输出是输入的梯度值，即对输入进行求导的结果。数据类型支持FLOAT16、FLOAT32、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。
    • workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor：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、output、out是空指针。
    • 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
      • dim值不在gradOutput维度范围内。
      • gradOutput不是支持的数据类型。
      • output不是支持的数据类型。

aclnnSoftmaxBackward

  • 接口定义：

    aclnnStatus aclnnSoftmaxBackward(void *workspace, uint64_t workspace_size, const aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

  • 参数说明：
    • workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
    • workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnSoftmaxBackwardGetWorkspaceSize获取。
    • executor：op执行器，包含了算子计算流程。
    • stream：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_softmax_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 shape_size = 1;
  for (auto i : shape) {
    shape_size *= i;
  }
  return shape_size;
}

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根据自己的需要处理
  CHECK_RET(ret == 0, 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> outputShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};
  void* gradOutputDeviceAddr = nullptr;
  void* outputDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* gradOutput = nullptr;
  aclTensor* output = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> gradOutputHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7};
  std::vector<float> outputHostData = {1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3};
  std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0};
  // 创建gradOutput aclTensor
  ret = CreateAclTensor(gradOutputHostData, gradOutputShape, &gradOutputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &gradOutput);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建output aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outputHostData, outputShape, &outputDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &output);
  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;
  int64_t dim = 0;
  // 调用aclnnSoftmaxBackward第一段接口
  ret = aclnnSoftmaxBackwardGetWorkspaceSize(gradOutput, output, dim, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSoftmaxBackwardGetWorkspaceSize 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aclnnSoftmaxBackward第二段接口
  ret = aclnnSoftmaxBackward(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSoftmaxBackward 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，需要根据具体API的接口定义修改
  auto size = GetShapeSize(outShape);
  std::vector<float> resultData(size, 0);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(float),
                    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，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(gradOutput);
  aclDestroyTensor(output);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
}
父主题： NN类算子接口