aclnnReciprocal&aclnnInplaceReciprocal
支持的产品型号
- Atlas 训练系列产品。
- Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品。
- Atlas 200/500 A2推理产品。
接口原型
aclnnReciprocal和aclnnInplaceReciprocal实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。
- aclnnReciprocal：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceReciprocal：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
每个算子分为，必须先调用“aclnnReciprocalGetWorkspaceSize”或者”aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize“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“aclnnReciprocal”或者”aclnnInplaceReciprocal“接口执行计算。
aclnnstatus aclnnReciprocalGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnstatus aclnnReciprocal(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)aclnnstatus aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize(const aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnstatus aclnnInplaceReciprocal(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
功能描述
算子功能：返回一个具有每个输入元素倒数的新张量。
计算公式：
示例：
input = tensor([1,2,3,4])，经过reciprocal计算后，out = tensor([1.00, 0.50, 0.33, 0.25])
aclnnReciprocalGetWorkspaceSize
参数说明：
self(const aclTensor *，计算输入): Device侧的aclTensor，数据类型支持DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品）、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、BOOL，支持，支持空Tensor传入，支持ND。
out(aclTensor *，计算输出): Device侧的aclTensor，数据类型支持DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128、FLOAT32、FLOAT16、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品），shape需要与self一致。支持，支持空Tensor传入，支持ND。
workspaceSize(uint64_t *，出参): 返回需要在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：
[object Object]
aclnnReciprocal
参数说明：
workspace(void *，入参): 在Device侧申请的workspace内存地址。
workspaceSize(uint64_t，入参): 在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnReciprocalGetWorkspaceSize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：
aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize
参数说明：
返回值：
[object Object]
aclnnInplaceReciprocal
参数说明：
- workspace(void *，入参): 在Device侧申请的workspace内存地址。
- workspaceSize(uint64_t，入参): 在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize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：
约束与限制
无。
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。 aclnnReciprocal示例代码：
aclnnInplaceReciprocal示例代码：
```c++ #include [object Object] #include [object Object] #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_reciprocal.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[object Object]& shape) { int64_t shapeSize = 1; for (auto i : shape) { shapeSize *= i; } return shapeSize; }
int Init(int32_t deviceId, 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 = aclrtCreateStream(stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); return 0; }
template [object Object] int CreateAclTensor(const std::vector[object Object]& hostData, const std::vector[object Object]& 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[object Object] 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/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; aclrtStream stream; auto ret = Init(deviceId, &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[object Object] selfRefShape = {1, 2, 4}; void* selfRefDeviceAddr = nullptr; aclTensor* selfRef = nullptr; std::vector[object Object] selfRefHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}; // 创建selfRef aclTensor ret = CreateAclTensor(selfRefHostData, selfRefShape, &selfRefDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &selfRef); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
// 3. 调用CANN算子库API，需要修改为具体的Api名称 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnInplaceReciprocal第一段接口 ret = aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize(selfRef, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceReciprocalGetWorkspaceSize 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aclnnInplaceReciprocal第二段接口 ret = aclnnInplaceReciprocal(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceReciprocal 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(selfRefShape); std::vector[object Object] resultData(size, 0); ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), selfRefDeviceAddr, 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，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(selfRef);
// 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改 aclrtFree(selfRefDeviceAddr); if (workspaceSize > 0) { aclrtFree(workspaceAddr); } aclrtDestroyStream(stream); aclrtResetDevice(deviceId); aclFinalize(); return 0; }