InitBufPool
功能说明
初始化TBufPool内存资源池。本接口适用于内存资源有限时,希望手动指定UB/L1内存资源复用的场景。本接口初始化后在整体内存资源中划分出一块子资源池。划分出的子资源池TBufPool,提供了如下方式进行资源管理:
- TPipe::InitBufPool的重载接口指定与其他TBufPool子资源池复用;
- TBufPool::InitBufPool接口对子资源池继续划分;
- TBufPool::InitBuffer接口分配Buffer;
关于TBufPool的具体介绍及资源划分图示请参考TBufPool。
函数原型
template <class T> __aicore__ inline bool InitBufPool(T& bufPool, uint32_t len); template <class T, class U> __aicore__ inline bool InitBufPool(T& bufPool, uint32_t len, U& shareBuf);
参数说明
表1 InitBufPool(T& bufPool, uint32_t len) 原型定义参数说明
参数名称 |
输入/输出 |
含义 |
|---|---|---|
bufPool |
输入 |
新划分的资源池,类型为TBufPool; |
len |
输入 |
新划分资源池长度,单位为Byte,非32Bytes对齐会自动补齐至32Bytes对齐; |
表2 InitBufPool(T& bufPool, uint32_t len, U& shareBuf)原型定义参数说明
参数名称 |
输入/输出 |
含义 |
|---|---|---|
bufPool |
输入 |
新划分的资源池,类型为TBufPool; |
len |
输入 |
新划分资源池长度,单位为Byte,非32Bytes对齐会自动补齐至32Bytes对齐; |
shareBuf |
输入 |
被复用资源池,类型为TBufPool,新划分资源池与被复用资源池共享起始地址及长度; |
支持的型号
Atlas 训练系列产品
Atlas推理系列产品AI Core
Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品
返回值
无
调用示例
由于物理内存的大小有限,在计算过程没有数据依赖的场景或数据依赖串行、没有内存踩踏的场景下,可以通过指定内存复用解决资源不足的问题。本示例中Tpipe::InitBufPool初始化子资源池tbufPool1,并且指定tbufPool2复用tbufPool1的起始地址及长度;tbufPool1及tbufPool2的后续计算串行,不存在数据踩踏,实现了内存复用及自动同步的能力。
#include "kernel_operator.h"
namespace AscendC {
class ResetApi {
public:
__aicore__ inline ResetApi() {}
__aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* src0Gm, __gm__ uint8_t* src1Gm, __gm__ uint8_t* dstGm)
{
src0Global.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src0Gm);
src1Global.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)src1Gm);
dstGlobal.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)dstGm);
pipe.InitBufPool(tbufPool1, 196608);
pipe.InitBufPool(tbufPool2, 196608, tbufPool1);
}
__aicore__ inline void Process()
{
tbufPool1.InitBuffer(queSrc0, 1, 65536);
tbufPool1.InitBuffer(queSrc1, 1, 65536);
tbufPool1.InitBuffer(queDst0, 1, 65536);
CopyIn();
Compute();
CopyOut();
tbufPool1.Reset();
tbufPool2.InitBuffer(queSrc2, 1, 65536);
tbufPool2.InitBuffer(queSrc3, 1, 65536);
tbufPool2.InitBuffer(queDst1, 1, 65536);
CopyIn1();
Compute1();
CopyOut1();
tbufPool2.Reset();
}
private:
__aicore__ inline void CopyIn()
{
LocalTensor<half> src0Local = queSrc0.AllocTensor<half>();
LocalTensor<half> src1Local = queSrc1.AllocTensor<half>();
DataCopy(src0Local, src0Global, 512);
DataCopy(src1Local, src1Global, 512);
queSrc0.EnQue(src0Local);
queSrc1.EnQue(src1Local);
}
__aicore__ inline void Compute()
{
LocalTensor<half> src0Local = queSrc0.DeQue<half>();
LocalTensor<half> src1Local = queSrc1.DeQue<half>();
LocalTensor<half> dstLocal = queDst0.AllocTensor<half>();
Add(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);
queDst0.EnQue<half>(dstLocal);
queSrc0.FreeTensor(src0Local);
queSrc1.FreeTensor(src1Local);
}
__aicore__ inline void CopyOut()
{
LocalTensor<half> dstLocal = queDst0.DeQue<half>();
DataCopy(dstGlobal, dstLocal, 512);
queDst0.FreeTensor(dstLocal);
}
__aicore__ inline void CopyIn1()
{
LocalTensor<half> src0Local = queSrc2.AllocTensor<half>();
LocalTensor<half> src1Local = queSrc3.AllocTensor<half>();
DataCopy(src0Local, src0Global, 512);
DataCopy(src1Local, src1Global, 512);
queSrc2.EnQue(src0Local);
queSrc3.EnQue(src1Local);
}
__aicore__ inline void Compute1()
{
LocalTensor<half> src0Local = queSrc2.DeQue<half>();
LocalTensor<half> src1Local = queSrc3.DeQue<half>();
LocalTensor<half> dstLocal = queDst1.AllocTensor<half>();
Add(dstLocal, src0Local, src1Local, 512);
queDst1.EnQue<half>(dstLocal);
queSrc2.FreeTensor(src0Local);
queSrc3.FreeTensor(src1Local);
}
__aicore__ inline void CopyOut1()
{
LocalTensor<half> dstLocal = queDst1.DeQue<half>();
DataCopy(dstGlobal, dstLocal, 512);
queDst1.FreeTensor(dstLocal);
}
private:
TPipe pipe;
TBufPool<TPosition::VECCALC> tbufPool1, tbufPool2;
TQue<QuePosition::VECIN, 1> queSrc0, queSrc1, queSrc2, queSrc3;
TQue<QuePosition::VECOUT, 1> queDst0, queDst1;
GlobalTensor<half> src0Global, src1Global, dstGlobal;
};
} // namespace AscendC
extern "C" __global__ __aicore__ void tbufpool_kernel(__gm__ uint8_t* src0Gm, __gm__ uint8_t* src1Gm, __gm__ uint8_t* dstGm)
{
AscendC::ResetApi op;
op.Init(src0Gm, src1Gm, dstGm);
op.Process();
}
父主题: TPipe