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aclnnAdvanceStep

产品支持情况

[object Object]undefined

功能说明

  • 算子功能:

    vLLM是一个高性能的LLM推理和服务框架,专注于优化大规模语言模型的推理效率。它的核心特点包括PageAttention和高效内存管理。advance_step算子的主要作用是推进推理步骤,即在每个生成步骤中更新模型的状态并生成新的inputTokens、inputPositions、seqLens和slotMapping,为vLLM的推理提升效率。

  • 计算公式:

    blockIdx是当前代码被执行的核的indexblockIdx是当前代码被执行的核的index。 blockTablesStride=blockTables.stride(0)blockTablesStride = blockTables.stride(0) inputTokens[blockIdx]=sampledTokenIds[blockIdx]inputTokens[blockIdx] = sampledTokenIds[blockIdx] inputPositions[blockIdx]=seqLens[blockIdx]inputPositions[blockIdx] = seqLens[blockIdx] seqLens[blockIdx]=seqLens[blockIdx]+1seqLens[blockIdx] = seqLens[blockIdx] + 1 slotMapping[blockIdx]=(blockTables[blockIdx]+blockTablesStrideblockIdx)blockSize+(seqLens[blockIdx]%blockSize)slotMapping[blockIdx] = (blockTables[blockIdx] + blockTablesStride * blockIdx) * blockSize + (seqLens[blockIdx] \% blockSize)

函数原型

每个算子分为,必须先调用“aclnnAdvanceStepGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小,再调用“aclnnAdvanceStep”接口执行计算。

  • [object Object]
  • [object Object]

aclnnAdvanceStepGetWorkspaceSize

  • 参数说明

    • inputTokens(aclTensor*,计算输入/输出):待进行AdvanceStep计算的入参/出参,公式中的输出[object Object],用于更新vLLM模型中的token值,Device侧的aclTensor,数据类型支持INT64。shape维度支持一维,并且长度与numSeqs一致,不支持空tensor。不支持支持ND。取值范围是大于0的正整数。
    • sampledTokenIds(aclTensor*,计算输入):待进行AdvanceStep计算的入参,用于储存tokenID,公式中的输入[object Object],Device侧的aclTensor,数据类型支持INT64。shape维度支持二维,并且第一维长度与numQueries一致,第二维长度为1,不支持空tensor。不支持支持ND。取值范围是大于0的正整数。
    • inputPositions(aclTensor*,计算输入/输出):待进行AdvanceStep计算的入参/出参,公式中的输出[object Object],用于记录token的index,Device侧的aclTensor,数据类型支持INT64。shape维度支持一维,并且长度与numSeqs一致,不支持空tensor。不支持支持ND。取值范围是大于0的正整数。
    • seqLens(aclTensor*,计算输入/输出):待进行AdvanceStep计算的入参/出参,用于记录不同blockIdx下seq的长度,公式中的输入/输出[object Object],Device侧的aclTensor,数据类型支持INT64。shape维度支持一维,并且长度与numSeqs一致,不支持空tensor。不支持支持ND。取值范围是大于0的正整数。
    • slotMapping(aclTensor*,计算输入/输出):待进行AdvanceStep计算的入参/出参,公式中的输出[object Object],用于将token值在序列中的位置映射到物理位置,Device侧的aclTensor,数据类型支持INT64。shape维度支持一维,并且长度与numSeqs一致,不支持空tensor。不支持支持ND。取值范围是大于0的正整数。
    • blockTables(aclTensor*,计算输入):待进行AdvanceStep计算的入参,用于记录不同blockIdx下block的大小,公式中的输入[object Object],Device侧的aclTensor,数据类型支持INT64。shape维度支持二维,并且第一维长度与numSeqs一致,第二维大于seqLens中的最大值)/blockSize(seqLens中的最大值)/blockSize。不支持空tensor。不支持支持ND。取值范围是大于0的正整数。
    • numSeqs(int64_t,计算输入):记录输入的seq数量,大小与seqLens的长度一致。取值范围是大于0的正整数。numSeqs的值大于输入numQueries的值。
    • numQueries(int64_t,计算输入):记录输入的Query的数量,大小与sampledTokenIds第一维的长度一致。取值范围是大于0的正整数。
    • blockSize(int64_t,计算输入):每个block的大小,对应公式中的[object Object]。取值范围是大于0的正整数。
    • workspaceSize(uint64_t*,出参):返回用户需要在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

    [object Object]

aclnnAdvanceStep

  • 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aclnnAdvanceStepGetWorkspaceSize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Stream。
  • 返回值

    aclnnStatus:返回状态码,具体参见

约束说明

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

[object Object]