mskpp.get_kernel_from_binary

功能说明

生成一个可以调用用户Kernel函数的实例。

函数原型

def get_kernel_from_binary(kernel_binary_file: str, kernel_type: str = None, tiling_key: int = None) -> CompiledKernel

参数说明

参数名	输入/输出	说明
kernel_binary_file	输入	算子kernel.o路径，可以在工程目录下执行*find . -name '.o'**命令进行查找。数据类型：str。必选参数。
kernel_type	输入	算子类型。可设置为vec、 cube或mix。若不配置该参数，msKPP工具可能会获取失败。因此，建议手动赋值。数据类型：str。可选参数。
tiling_key	输入	调用用户Kernel函数时使用的tiling_key。若不配置该参数，msKPP工具将会使用最近一次调用mskpp.tiling_func的结果。数据类型：int。可选参数。

参数名

输入/输出

说明

kernel_binary_file

输入

算子kernel.o路径，可以在工程目录下执行find . -name '*.o'命令进行查找。

数据类型：str。

必选参数。

kernel_type

输入

算子类型。可设置为vec、 cube或mix。

若不配置该参数，msKPP工具可能会获取失败。因此，建议手动赋值。

数据类型：str。

可选参数。

tiling_key

输入

调用用户Kernel函数时使用的tiling_key。若不配置该参数，msKPP工具将会使用最近一次调用mskpp.tiling_func的结果。

数据类型：int。

可选参数。

返回值说明

可运行的Kernel对象。

表1 Kernel入参介绍
参数名	输入/输出	说明
device_id	输入	NPU设备ID，设置运行ST测试用例的昇腾AI处理器的ID。数据类型：int。若未设置此参数，默认为0。
timeout	输入	camodel仿真场景需要默认设置较长超时时间，设置为-1时表示不限制。数据类型：int。单位: ms，默认值为300000。
repeat	输入	重复运行次数，默认值为1。数据类型：int。
stream	输入	预留参数。
kernel_name	输入	预留参数。

Kernel对象类型为CompiledKernel，支持如下方式调用kernel：kernel[blockdim](arg1, arg2, ..., timeout=-1, device_id=0, repeat=1)，实际调用时，需保证CompiledKernel函数的入参和调用Kernel时的入参一致。

调用示例

示例一：

def run_kernel(input_a, input_b, input_bias, output, workspace, tiling_data):
    kernel_binary_file = "MatmulLeakyreluCustom.o"   #不同的硬件和操作系统展示的.o文件的名称稍有不同
    kernel = mskpp.get_kernel_from_binary(kernel_binary_file)
    return kernel(input_a, input_b, input_bias, output, workspace, tiling_data)

示例二：

def run_kernel(input_a, input_b, input_bias, output, workspace, tiling_data, tiling_key, blockdim):
    kernel_binary_file = "MatmulLeakyreluCustom.o"    #不同的硬件和操作系统展示的.o文件的名称稍有不同
    kernel = mskpp.get_kernel_from_binary(kernel_binary_file, kernel_type='mix', tiling_key=tiling_key)
    return kernel[blockdim](input_a, input_b, input_bias, output, workspace, tiling_data, device_id=1, timeout=-1) #运行仿真时，需要手动将timeout参数设置为-1

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