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title: aclopExecuteV2
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendgraphapi/aclcppdevg_03_0250.html
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# aclopExecuteV2

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | √ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | √ |
| Atlas 推理系列产品 | √ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |


#### 功能说明

执行指定的算子。异步接口。

每个算子的输入、输出、属性不同，接口会根据optype、输入tensor的描述、输出tensor的描述、attr等信息查找对应的任务，并下发执行，因此在调用本接口时需严格按照算子输入、输出、属性来组织算子。


#### 函数原型

```
aclError aclopExecuteV2(const char *opType,
int numInputs,
aclTensorDesc *inputDesc[],
aclDataBuffer *inputs[],
int numOutputs,
aclTensorDesc *outputDesc[],
aclDataBuffer *outputs[],
aclopAttr *attr,
aclrtStream stream)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| opType | 输入 | 算子类型名称的指针。 |
| numInputs | 输入 | 算子输入tensor的数量。 |
| inputDesc | 输入 | 算子输入tensor描述的指针数组。类型定义请参见aclTensorDesc。 需提前调用aclCreateTensorDesc接口创建aclTensorDesc类型。 inputDesc数组中的元素个数必须与numInputs参数值保持一致，且inputs数组与inputDesc数组中的元素必须一一对应。 |
| inputs | 输入 | 算子输入tensor的指针数组。类型定义请参见aclDataBuffer(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg\_03\_1430.html)。 需提前调用aclCreateDataBuffer(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg\_03\_1431.html)接口创建aclDataBuffer类型的数据。 inputs数组中的元素个数必须与numInputs参数值保持一致，且inputs数组与inputDesc数组中的元素必须一一对应。 |
| numOutputs | 输入 | 算子输出tensor的数量。 |
| outputDesc | 输入&输出 | 算子输出tensor描述的指针数组。类型定义请参见aclTensorDesc。 需提前调用aclCreateTensorDesc接口创建aclTensorDesc类型。 outputDesc数组中的元素个数必须与numOutputs参数值保持一致，且outputs数组与outputDesc数组中的元素必须一一对应。 |
| outputs | 输出 | 算子输出tensor的指针数组。类型定义请参见aclDataBuffer(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg\_03\_1430.html)。 需提前调用aclCreateDataBuffer(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg\_03\_1431.html)接口创建aclDataBuffer类型的数据。 outputs数组中的元素个数必须与numOutputs参数值保持一致，且outputs数组与outputDesc数组中的元素必须一一对应。 |
| attr | 输入 | 算子属性的指针。类型定义请参见aclopAttr。 需提前调用aclopCreateAttr接口创建aclopAttr类型。 |
| stream | 输入 | 该算子需要加载的stream。类型定义请参见aclrtStream(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg\_03\_1355.html)。 |


#### 返回值说明

返回0表示成功，返回其他值表示失败，请参见aclError。


#### 约束说明

- 多线程场景下，不支持调用本接口时指定同一个Stream或使用默认Stream，否则可能任务执行异常。

- 对于支持动态Shape的算子，无法明确算子输出Shape时，可调用aclopInferShape接口获取算子的输出Shape：

  - 若可获取到准确的输出Shape，则使用准确的输出Shape来构造outputDesc参数，作为aclopExecuteV2的输入。该场景下，aclopExecuteV2接口是异步接口，对于异步接口，调用接口成功仅表示任务下发成功，不表示任务执行成功。调用该接口后，需调用同步等待接口（例如，aclrtSynchronizeStream(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg_03_0076.html)）确保任务已执行完成。
  - 若无法获取准确的输出Shape，仅能获取输出Shape范围，则使用Shape最大值来构造outputDesc参数，作为aclopExecuteV2的输入。该场景下，在调用aclopExecuteV2接口执行算子后，系统内部会计算出准确的输出Shape，通过aclopExecuteV2接口的outputDesc参数输出，此时aclopExecuteV2接口是同步接口。
  - （该场景预留）若无法获取准确的输出Shape以及Shape范围，则需由用户预估一个最大的Shape来构造outputDesc参数，作为aclopExecuteV2的输入。该场景下，在调用aclopExecuteV2接口执行算子后，系统内部会计算出准确的输出Shape，通过aclopExecuteV2接口的outputDesc参数输出，此时aclopExecuteV2接口是同步接口。
- 执行有可选输入的算子时，如果可选输入不使用：

  - 则需按此种方式创建    aclTensorDesc
类型的数据：    aclCreateTensorDesc
(ACL_DT_UNDEFINED, 0, nullptr, ACL_FORMAT_UNDEFINED)，表示数据类型设置为ACL_DT_UNDEFINED，Format设置为ACL_FORMAT_UNDEFINED，Shape信息为nullptr。
  - 则需按此种方式创建aclDataBuffer(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg_03_1430.html)类型的数据：aclCreateDataBuffer(nullptr, 0)，同时aclDataBuffer中的数据不需要释放，因为是空指针。
- 执行有constant输入的算子时，需要先调用  aclSetTensorConst
接口设置constant输入。
  调用aclopCompile接口、aclopExecuteV2接口时，设置的constant输入数据必须保持一致。

  对于算子有constant输入的场景，如果未调用aclSetTensorConst接口设置constant输入，则需调用aclSetTensorPlaceMent设置TensorDesc的placement属性，将memType设置为Host内存。

- 在执行单算子时，一般要求用户传入的输入/输出tensor数据是存放在Device内存的，比如两个tensor相加的场景。但是，也存在部分算子，除了将featureMap、weight等Device内存中的tensor数据作为输入外，还需tensor shape信息、learningRate、tensor的dims信息等通常在Host内存中的tensor数据也作为输入，此时，用户不需要额外将这些Host内存中的tensor数据拷贝到Device上作为输入，只需要调用  aclSetTensorPlaceMent
接口设置对应TensorDesc的placement属性为Host内存，在执行单算子时，设置了placement属性为Host内存的TensorDesc，其对应的tensor数据必须存放在Host内存中，接口内部会自动将Host上的tensor数据拷贝到Device上。