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title: aclnnTriu/aclnnInplaceTriu
description: "- aclnnTriu和aclnnInplaceTriu实现相同的功能，其使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。"
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# aclnnTriu/aclnnInplaceTriu

#### 接口原型

- aclnnTriu和aclnnInplaceTriu实现相同的功能，其使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。

  - aclnnTriu：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
  - aclnnInplaceTriu：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。
- 每个算子分为两段接口，必须先调用“aclnnXxxGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXxx”接口执行计算。


- aclnnTriu两段式接口如下：

  - 第一段接口：aclnnStatus aclnnTriuGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t diagonal, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
  - 第二段接口：aclnnStatus aclnnTriu(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)
- aclnnInplaceTriu两段式接口如下：

  - 第一段接口：aclnnStatus aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize(const aclTensor* selfRef, int64_t diagonal, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)
  - 第二段接口：aclnnStatus aclnnInplaceTriu(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)


#### 功能描述

- 算子功能：将输入张量self的最后二维（按shape从左向右）沿对角线的左下部分置零。
  参数diagonal用于控制对角线，可正可负，默认为零。正数表示对角线向右上方移动，负数表示对角线向左下方移动。

- 计算公式：
假设用i表示遍历倒数第二维元素的序号（i是行索引），用j表示遍历最后一维元素的序号（j是列索引），用d表示diagonal，在(i, j)对应的二维坐标图中，i+d=j表示在对角线上：

  - 当i+d=j，表示在对角线上，保留原值，outi, j​=selfi, j。
  - 当i+d<j，表示对角线右上方，保留原值，outi, j​=selfi, j。
  - 当i+d>j，表示对角线左下方，置零，outi, j​=0。
- 示例：

```
输入张量为[[9, 6, 3],   
[1, 2, 2],   
[3, 4, 1]]
// 当diagonal=0，Triu后的计算结果为  
[[9, 6, 3],  
[0, 2, 2],  
[0, 0, 1]]
// 当diagonal=1，Triu后的计算结果为   
[[0, 6, 3],  
[0, 0, 2],  
[0, 0, 0]]
// 当diagonal=-1，Triu后的计算结果为  
[[9, 6, 3],  
[1, 2, 2],  
[0, 4, 1]]
```


#### aclnnTriuGetWorkspaceSize

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnTriuGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t diagonal, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)

- 参数说明：

  - self：Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT64、INT64、UINT32、 INT32、UINT16、INT16、 INT8、 UINT8、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，数据维度不低于2维且不高于8维。
  - diagonal：用于控制对角线的参数，数据类型支持INT64。
  - out：Device侧的aclTensor，数据类型与self保持一致，数据格式支持ND。
  - workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
  - executor：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。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错： 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的self或out是空指针。 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）： self、out的数据类型不在支持的范围内。 self、out的数据格式是私有格式。 self、out的数据类型不一致。 self维度大于8或小于2。


#### aclnnTriu

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnTriu(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

- 参数说明：

  - workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
  - workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnTriuGetWorkspaceSize获取。
  - executor：op执行器，包含了算子计算流程。
  - stream：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。


#### aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize(const aclTensor* selfRef, int64_t diagonal, uint64_t* workspaceSize, aclOpExecutor** executor)

- 参数说明：

  - selfRef：Device侧的aclTensor，输入/输出张量，数据类型支持UINT64、INT64、UINT32、 INT32、UINT16、INT16、 INT8、 UINT8、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，数据维度不低于2维且不高于8维。
  - diagonal：用于控制对角线的参数，数据类型支持INT64。
  - workspaceSize：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
  - executor：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。

  第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错： 返回161001（ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR）：传入的selfRef是空指针。 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）： selfRef的数据类型或数据格式不在支持的范围内。 selfRef维度大于8或小于2。


#### aclnnInplaceTriu

- 接口定义：
  aclnnStatus aclnnInplaceTriu(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

- 参数说明：

  - workspace：在Device侧申请的workspace内存起址。
  - workspaceSize：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceTriuGetWorkspaceSize获取。
  - executor：op执行器，包含了算子计算流程。
  - stream：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。


#### 调用示例

```
#include <iostream>
#include <vector>
#include "acl/acl.h"
#include "aclnnop/aclnn_triu.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, aclrtContext* context, 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 = aclrtCreateContext(context, deviceId);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateContext failed. ERROR: %d\n", ret); return ret);
ret = aclrtSetCurrentContext(*context);
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtSetCurrentContext 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/context/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;
aclrtContext context;
aclrtStream stream;
auto ret = Init(deviceId, &context, &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, 4};
std::vector<int64_t> outShape = {4, 4};
int64_t diagonal = 1;
void* selfDeviceAddr = nullptr;
void* outDeviceAddr = nullptr;
aclTensor* self = nullptr;
aclTensor* out = nullptr;
std::vector<float> selfHostData = {0, 1.123, -2.001, 303.45, 40009, -50.1234, 60.666, -7.6543,
8000, -9.009, 1024, -11.23345, 12, 1356, -14.99, -15.34023};
std::vector<float> 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_FLOAT, &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aclnnTriu第一段接口
ret =
aclnnTriuGetWorkspaceSize(self, diagonal, out, &workspaceSize, &executor)
;
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTriuGetWorkspaceSize 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aclnnTriu第二段接口
ret =
aclnnTriu(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream)
;
CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnTriu 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);
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和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
aclDestroyTensor(self);
aclDestroyTensor(out);
return 0;
}
```