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昇腾小AI

aclnnCast

支持的产品型号

  • Atlas 推理系列产品(Ascend 310P处理器)。
  • Atlas 训练系列产品。
  • Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品。

接口原型

每个算子分为两段式接口,必须先调用“aclnnCastGetWorkspaceSize”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“aclnnCast”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnCastGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclDataType dtype, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnCast(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能:将输入tensor转换为指定的dtype类型。

aclnnCastGetWorkspaceSize

  • 参数说明:

    • self(aclTensor*, 计算输入):Device侧的aclTensor,数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、BFLOAT16(仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持)、INT8、UINT8、INT16、UINT16、INT32、UINT32、INT64、UINT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。支持非连续的Tensor数据格式支持ND。

    • dtype(aclDataType, 计算输入):Host侧的aclDataType,输入tensor要转换的目标dtype。

    • out(aclTensor*, 计算输出):Device侧的aclTensor,数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、BFLOAT16(仅Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品支持)、INT8、UINT8、INT16、UINT16、INT32、UINT32、INT64、UINT64、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。数据类型为dtype,shape与self相同,数据格式支持ND,且数据格式需要与self一致。

    • 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:

    aclnnStatus:返回状态码,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:
161001 (ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR): 1. 传入的self或out是空指针。
161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. self的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
                                  2. self的数据格式与out的数据格式不同。
                                  3. self的shape与out的shape不同。
                                  4. 参数dtype不在输出支持的数据格式范围之内。

aclnnCast

  • 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aclnnCastGetWorkspaceSize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:

    aclnnStatus:返回状态码,具体参见aclnn返回码

约束与限制

针对数据类型从float16转换为int16的场景:

  • 若输入数据中存在inf,则将inf转换为int16的最大值。
  • 若输入数据中存在-inf,则将-inf转换为int16的最小值。

针对数据类型从int32转换为int8的场景:

  • 只能保证输入数据在(-2048, 1920)范围内精度无误差。

针对数据类型从float32转换为int8的场景(Atlas 推理系列产品(Ascend 310P处理器)):

  • 只能保证输入数据在(-2048, 1920)范围内精度无误差。

针对数据类型从float32转换为int64和float32转换为uint8的场景(Atlas 推理系列产品(Ascend 310P处理器)):

  • 只能保证输入数据在(-2147483648, 2147483583)范围内精度无误差。

针对数据类型从int64转换为float32的场景(Atlas 推理系列产品(Ascend 310P处理器)):

  • 只能保证输入数据在(-2147483648, 2147483647)范围内精度无误差。

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编译与运行样例

#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_cast.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, 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 <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/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<int64_t> selfShape = {4, 2};
  std::vector<int64_t> outShape = {4, 2};

  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;

  std::vector<float> selfHostData = {0.1, 1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 5.1, 6.1, 7.1};
  std::vector<double> outHostData = {0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0};

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_DOUBLE, &out);
  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aclnnCast第一段接口
  ret = aclnnCastGetWorkspaceSize(self, aclDataType::ACL_DOUBLE, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnCastGetWorkspaceSize 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aclnnCast第二段接口
  ret = aclnnCast(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnCast 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<double> 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,需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(out);
  
  // 7. 释放device 资源
  aclrtFree(selfDeviceAddr);
  aclrtFree(outDeviceAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
   
  return 0;
}
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