---
title: aclopCompileAndExecute
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/ascendgraphapi/aclcppdevg_03_0251.html
sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/API/ascendgraphapi/aclcppdevg_03_0251.html
indexId: 5db532ef91a5b50eeba81810922a9f9e86611b8509dd479bf98cd62a79ffee1272
---
# aclopCompileAndExecute

#### 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

编译并执行指定的算子，当前只支持固定Shape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。

在编译执行算子前，可以调用aclSetCompileopt接口设置编译选项。


#### 函数原型

```
aclError aclopCompileAndExecute(const char *opType,
int numInputs,
const aclTensorDesc *const inputDesc[],
const aclDataBuffer *const inputs[],
int numOutputs,
const aclTensorDesc *const outputDesc[],
aclDataBuffer *const outputs[],
const aclopAttr *attr,
aclopEngineType engineType,
aclopCompileType compileFlag,
const char *opPath,
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 | 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 | 输入&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。 |
| engineType | 输入 | 算子执行引擎。类型定义请参见aclopEngineType。 |
| compileFlag | 输入 | 算子编译标识。类型定义请参见aclopCompileType。 |
| opPath | 输入 | 算子实现文件（\*.py）路径的指针，不包含文件名。预留参数，当前仅支持设置为nullptr。 |
| 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。
- 每个算子的输入、输出、属性不同，需要应用在调用时严格按照算子输入、输出、属性来组织算子，用户在调用aclopCompileAndExecute时，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，再编译、执行算子。
- 编译、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；
  - 需按此种方式创建aclDataBuffer类型的数据：aclCreateDataBuffer(https://www.hiascend.comdocument/detail/zh/canncommercial/900/API/runtimeapi/aclcppdevg_03_1431.html)(nullptr, 0)，同时aclDataBuffer中的数据不需要释放，因为是空指针。
- 编译、执行有constant输入的算子时，需要先调用  aclSetTensorConst
接口设置constant输入。
  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。