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昇腾小AI

aclnnMoeGatingTopKSoftmax

支持的产品型号

  • 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“aclnnMoeGatingTopKSoftmaxGetWorkspaceSize”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“aclnnMoeGatingTopKSoftmax”接口执行计算。

  • aclnnStatus aclnnMoeGatingTopKSoftmaxGetWorkspaceSize(const aclTensor *x, const aclTensor *finishedOptional, int64_t k, const aclTensor *yOut, const aclTensor *expertIdxOut, const aclTensor *rowIdxOut, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  • aclnnStatus aclnnMoeGatingTopKSoftmax(void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, aclrtStream stream)

功能描述

  • 算子功能:MoE计算中,对x的输出做Softmax计算,取topk操作。其中yOut为softmax的topk结果;expertIdxOut为topk的indices结果即对应的专家序号;rowIdxOut为与expertIdxOu相同shape的列取值结果。如果对应的行finished为True,则expert序号直接填num_expert值(即x的最后一个轴大小)。
  • 计算公式:softmaxOut=softmax(x,axis)=1softmaxOut=softmax(x,axis)=-1 yOut,expertIdxOut=topK(softmaxOut,k=k)yOut,expertIdxOut=topK(softmaxOut,k=k) rowIdxOut=arange(expertIdxOut.shape)[0]expertIdxOut.shape[1].reshape([expertIdxOut.shape[1],expertIdxOut.shape[0]]).transpose(1,0)rowIdxOut=arange(expertIdxOut.shape)[0]*expertIdxOut.shape[1].reshape([expertIdxOut.shape[1],expertIdxOut.shape[0]]).transpose(1,0)

aclnnMoeGatingTopKSoftmaxGetWorkspaceSize

  • 参数说明:

    • x(aclTensor*,计算输入):待计算的输入,要求是一个2D/3D的Tensor,数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32,数据格式要求为ND。
    • finishedOptional(aclTensor*,可选计算输入):要求是一个1D/2D的Tensor,数据类型支持bool,shape为x_shape[:-1],数据格式要求为ND。
    • k(int64_t,计算输入):topk的k值,大小为0 < k <= x的-1轴大小,且k不大于1024。
    • yOut(aclTensor*,计算输出):对x做softmax后取的topk值,要求是一个2D/3D的Tensor,数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16、FLOAT32,数据类型与x需要保持一致,其非-1轴要求与x的对应轴大小一致,其-1轴要求其大小同k值,数据格式要求为ND。
    • expertIdxOut(aclTensor*,计算输出):对x做softmax后取topk值的索引,即专家的序号,shape要求与yOut一致,数据类型支持int32,数据格式要求为ND。
    • rowIdxOut(aclTensor*,计算输出):指示每个位置对应的原始行位置(见示例),shape要求与yOut一致,数据类型支持int32,数据格式要求为ND。
    • workspaceSize(uint64_t*,出参):Device侧的整型,返回需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(aclOpExecutor**,出参):Device侧的aclOpExecutor,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

    161001(ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR): 1. 传入的x是空指针。
    161002(ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. x、yOut、expertIdxOut、rowIdxOut的数据类型不在支持的范围内。
    561002(ACLNN_ERR_INNER_TILING_ERROR): 1. x的shape维度不为2或3。
                                          2. x与finishedOptional的shape不匹配。
                                          3. k的值小于0或大于x-1的轴的大小。
                                          4. k的值大于1024。

aclnnMoeGatingTopKSoftmax

  • 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aclnnMoeGatingTopKSoftmaxGetWorkspaceSize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

约束与限制

k的值不大于1024。 x和finishedOptional的每一维大小在32字节对齐后都应小于int32的最大值2147483647。

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

#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, 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> inputShape = {3, 4};
  std::vector<int64_t> outShape = {3, 2};
  std::vector<int64_t> expertIdOutShape = {3, 2};
  std::vector<int64_t> rowOutShape = {3, 2};
  
  void* inputAddr = nullptr;
  void* outAddr = nullptr;
  void* expertIdOutAddr = nullptr;
  void* rowOutAddr = nullptr;
  
  aclTensor* input = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  aclTensor* expertIdOut = nullptr;
  aclTensor* rowOut = nullptr;
  
  std::vector<float> inputHostData = {0.1, 1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 5.1, 6.1, 7.1, 8.1, 9.1, 10.1, 11.1};
  std::vector<float> outHostData = {0.1, 1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 5.1};
  std::vector<int32_t> expertIdOutHostData = {1, 1, 1, 1, 1, 1};
  std::vector<int32_t> rowOutHostData = {1, 1, 1, 1, 1, 1};
  
  // 创建expandedPermutedRows aclTensor
  ret = CreateAclTensor(inputHostData, inputShape, &inputAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &input);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建expertForSourceRow aclTensor
  ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &out);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建expandedSrcToDstRow aclTensor
  ret = CreateAclTensor(expertIdOutHostData, expertIdOutShape, &expertIdOutAddr, aclDataType::ACL_INT32, &expertIdOut);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建Out aclTensor
  ret = CreateAclTensor(rowOutHostData, rowOutShape, &rowOutAddr, aclDataType::ACL_INT32, &rowOut);
  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aclnnMoeGatingTopKSoftmax第一段接口
  ret = aclnnMoeGatingTopKSoftmaxGetWorkspaceSize(input, nullptr, 2, out, expertIdOut, rowOut, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMoeGatingTopKSoftmaxGetWorkspaceSize 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aclnnMoeGatingTopKSoftmax第二段接口
  ret = aclnnMoeGatingTopKSoftmax(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnMoeGatingTopKSoftmax 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, 0.0f);
  ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]),
                    outAddr, 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和aclScalar,需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(input);
  aclDestroyTensor(out);
  aclDestroyTensor(expertIdOut);
  aclDestroyTensor(rowOut);

  // 7. 释放device资源,需要根据具体API的接口定义修改
  aclrtFree(inputAddr);
  aclrtFree(outAddr);
  aclrtFree(expertIdOutAddr);
  aclrtFree(rowOutAddr);
  if (workspaceSize > 0) {
    aclrtFree(workspaceAddr);
  }
  aclrtDestroyStream(stream);
  aclrtResetDevice(deviceId);
  aclFinalize();
  return 0;
}
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