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title: RunGraphAsync
description: "| 产品 | 是否支持 |"
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# RunGraphAsync

#### 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 | x |
| Atlas 推理系列产品 | √ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |


#### 头文件/库文件

- 头文件：#include <ge/ge_api_v2.h>
- 库文件：libge_runner_v2.so


#### 功能说明

异步运行指定ID对应的Graph图，输出运行结果。

- 本接口与  RunGraph
/  RunGraphWithStreamAsync
互斥，若在调用本接口前未执行  LoadGraph
完成图加载，则本接口将自动调用LoadGraph以完成加载。
- 本接口与RunGraph均为执行指定id对应的图，并输出结果，区别于RunGraph的是，该接口：

  - 异步运行。
  - 用户通过回调函数RunAsyncCallbackV2获取图计算结果，即用户自行定义函数RunAsyncCallbackV2。该回调函数，当Status为SUCCESS时，即可处理数据。


#### 函数原型

```
Status RunGraphAsync(uint32_t graph_id, const std::vector<gert::Tensor> &inputs, RunAsyncCallbackV2 callback)
```


#### 参数说明

| 参数名 | 输入/输出 | 说明 |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| graph\_id | 输入 | 子图对应的ID。 |  |  |
| inputs | 输入 | 计算图输入数据，可以位于Host，也可以位于Device上。 如果数据位于Host上，而执行在device上，用户输入进入数据队列时，需要对每个输入做一次内存的申请和拷贝，输入较大或者较多时可能存在性能瓶颈。 |  |  |
| callback | 输出 | 当前子图对应的回调函数，输出是GE申请的Host内存。 1 2 using Status = uint32\_t; using RunAsyncCallbackV2 = std::function<void(Status, std::vector<gert::Tensor> &)>; | 1 2 | using Status = uint32\_t; using RunAsyncCallbackV2 = std::function<void(Status, std::vector<gert::Tensor> &)>; |
| 1 2 | using Status = uint32\_t; using RunAsyncCallbackV2 = std::function<void(Status, std::vector<gert::Tensor> &)>; |  |  |  |


#### 返回值说明

| 参数名 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| \- | Status | GE\_CLI\_GE\_NOT\_INITIALIZED：GE未初始化。 SUCCESS：异步运行图成功。 FAILED：异步运行图失败。 |


#### 约束说明

传入的Tensor数据如果位于Device上，则Tensor在Device侧的存储地址，必须32字节对齐，否则可能会出现未定义错误。


#### 调用示例

1. 调用接口AddGraph加载子图。
  1 2 3 4 5 6 std::map <AscendString, AscendString> options; ge::GeSession *session = new GeSession(options); uint32_t graph_id = 0; ge::Graph graph; Status ret = session->AddGraph(graph_id, graph);

2. 用户自定义RunAsyncCallbackV2，来决定如何处理数据，例如：
  1 2 3 4 5 6 7 8 9 void CallBack(Status result, std::vector<gert::Tensor> &out_tensor) { if(result == ge::SUCCESS) { // 读取out_tensor数据， 用户根据需求处理数据； for(auto &tensor : out_tensor) { auto data = tensor.GetAddr(); int64_t length = tensor.GetSize(); } } }

3. 定义好指定图的输入数据const std::vector<gert::Tensor> &inputs。
4. 调用接口RunGraphAsync(graph_id, inputs, CallBack)。