aclnnArgMin

aclnnArange

接口原型

每个算子有两段接口，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。两段式接口如下：

第一段接口：aclnnStatus aclnnArangeGetWorkspaceSize(const aclScalar *start, const aclScalar *end, const aclScalar *step, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnArange(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：生成一个等差张量。从start起始到end结束，按照step间隔取值并保存到输出的1维张量中，数据取值范围为[start, end）。
计算公式：

aclnnArangeGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnArangeGetWorkspaceSize(const aclScalar *start, const aclScalar *end, const aclScalar *step, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- start：Host侧的aclScalar，获取值的范围的起始位置。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），数据格式支持ND。需要满足在step大于0时输入的start小于end，或者step小于0时输入的start大于end。
- end：Host侧的aclScalar，获取值的范围的结束位置。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），数据格式支持ND。需要满足在step大于0时输入的start小于end，或者step小于0时输入的start大于end。
- step：Host侧的aclScalar，获取值的步长。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），数据格式支持ND。需要满足step不等于0。
- out：Device侧的aclTensor，输出的tensor。数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），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。

:::note 说明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start、end、step或者out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
 - 参数start、end、step、out的数据类型不在支持的范围内。
 - 参数start、end、step不满足range的运算逻辑，即当step>0时输入的start大于end，或者step<0时输入的start小于end，或者step等于0。 :::

aclnnArange

接口定义：

aclnnStatus aclnnArange(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aclnnArangeGetWorkspaceSize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

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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根据自己的需要处理 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 void *outDeviceAddr = nullptr; aclScalar *start = nullptr; aclScalar *end = nullptr; aclScalar *step = nullptr; aclTensor *out = nullptr; float startValue = 1.0f; float endValue = 5.0f; float stepValue = 1.0f; double size_arange = ceil(static_cast<double>(endValue - startValue) / stepValue); int64_t size_value = static_cast<int64_t>(size_arange); std::vector<int64_t> outShape = {size_value}; std::vector<float> outHostData(size_value, 0); // 创建start aclScalar start = aclCreateScalar(&startValue, aclDataType::ACL_FLOAT); CHECK_RET(start != nullptr, return ret); // 创建end aclScalar end = aclCreateScalar(&endValue, aclDataType::ACL_FLOAT); CHECK_RET(end != nullptr, return ret); // 创建step aclScalar step = aclCreateScalar(&stepValue, aclDataType::ACL_FLOAT); CHECK_RET(step != nullptr, 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 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor *executor; // 调用aclnnArange第一段接口 ret = aclnnArangeGetWorkspaceSize(start, end, step, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArangeGetWorkspaceSize 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aclnnArange第二段接口 ret = aclnnArange(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArange 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 aclDestroyScalar(start); aclDestroyScalar(end); aclDestroyScalar(step); aclDestroyTensor(out); return 0; }

父主题： NN类算子接口

aclnnArgMax

接口原型

第一段接口：aclnnStatus aclnnArgMaxGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const int64_t dim, const bool keepdim, aclTensor *out, uint64_t *workspace_size, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnArgMax(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：返回张量在指定维度dim上的最大值索引，并保存在输出张量out中。

aclnnArgMaxGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnArgMaxGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const int64_t dim, const bool keepdim, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持 FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8。数据格式支持ND。支持非连续的Tensor。
- dim：Host侧INT64类型，指定了要进行最大值计算的维度，取值范围为[-self.dim(), self.dim()-1]。
- keepdim：Host侧的BOOL类型，是否在输出张量中保留输入张量的维度。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32、INT64。数据格式支持ND。支持非连续的Tensor。
- 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。

:::note 说明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的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - self或out为私有格式。 :::

aclnnArgMax

接口定义：

aclnnStatus aclnnArgMax(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aclnnArgMaxGetWorkspaceSize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

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 cpp #include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_argmax.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 shape_size = 1; for (auto i : shape) { shape_size *= i; } return shape_size; } 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根据自己的需要处理 CHECK_RET(ret == 0, 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, 2}; std::vector<int64_t> outShape = {2}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}; std::vector<int64_t> outHostData = {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_INT64, &out); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); int64_t dim = 0; bool keepdim = false; // 3.调用CANN算子库API，需要修改为具体的算子接口 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnArgMax第一段接口 ret = aclnnArgMaxGetWorkspaceSize(self, dim, keepdim, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArgMaxGetWorkspaceSize 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aclnnArgMax第二段接口 ret = aclnnArgMax(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArgMax 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<int64_t> resultData(size, 0); ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(int64_t), 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: %ld\n", i, resultData[i]); } // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(self); aclDestroyTensor(out); return 0; }

父主题： NN类算子接口

aclnnArgMin

接口原型

第一段接口：aclnnStatus aclnnArgMinGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool keepdim, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
第二段接口：aclnnStatus aclnnArgMin(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：返回张量self中指定轴dim的最小值索引，并存到out中。

如果keepdim=False，不保留对应的轴。
如果为keepdim=True，输出张量的shape维度与输入相同，对应的轴维度值为1。

aclnnArgMinGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnArgMinGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool keepdim, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧aclTensor，输入张量，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- dim：Host侧INT64类型，指定要进行最小值计算的维度，取值范围为[-self.dim(), self.dim())。
- keepdim：Host侧的BOOL类型，输出张量是否要保留输入张量的维度。如果为False，则不保留对应的的轴；如果为True，则返回tensor的shape维度与self相同，对应的轴维度值为1。
- out：Device侧aclTensor，输出张量，数据类型支持INT32、INT64，数据格式支持ND，支持非连续的Tensor。
- 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。

:::note 说明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）：
  - 参数self、out的数据类型和数据格式不在支持的范围内。
  - dim值不合法。
  - self为空tensor。
  - 传入的out shape不满足推导的shape。 :::

aclnnArgMin

接口定义：

aclnnStatus aclnnArgMin(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aclnnArgMinGetWorkspaceSize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

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 cpp #include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_argmin.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 shape_size = 1; for (auto i : shape) { shape_size *= i; } return shape_size; } 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根据自己的需要处理 CHECK_RET(ret == 0, 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, 2}; std::vector<int64_t> outShape = {1, 2}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<int32_t> selfHostData = {3, 3, 2, 3, 4, 2, 6, 7}; std::vector<int32_t> outHostData(2, 0); int64_t realDim = 0; bool realKeepDim = true; // 创建self aclTensor ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 创建out aclTensor ret = CreateAclTensor(outHostData, outShape, &outDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &out); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 3.调用CANN算子库API，需要修改为具体的算子接口 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnArgMin第一段接口 ret = aclnnArgMinGetWorkspaceSize(self, realDim, realKeepDim, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArgMinGetWorkspaceSize 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aclnnArgMin第二段接口 ret = aclnnArgMin(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArgMin 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<int32_t> 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: %d\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; }

父主题： NN类算子接口

aclnnArgsort

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnArgsortGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool descending, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnArgsort(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：返回对张量进行排序的索引，支持按指定轴排序。

aclnnArgsortGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnArgsortGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, bool descending, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，shape在dim维度上的值小于INT32的最大值。
- dim：Host侧的int64，指定排序的维度，取值范围为[-self.dim(), self.dim())。
- descending：Host侧的BOOL类型，指定升序或降序排序。当取值False时，为升序。
- out：Device侧的aclTensor，输出排序后的索引。数据类型支持INT64，shape与self保持一致。支持非连续的Tensor，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。

:::note 说明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和out的数据类型不在支持的范围之内。
  - dim的取值不在支持的范围内。
  - shape在dim上对应的值大于INT32的最大值。 :::

aclnnArgsort

接口定义：

aclnnStatus aclnnArgsort(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, 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aclnnArgsortGetWorkspaceSize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

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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 int64_t dim = 0; bool descending = false; std::vector<int64_t> selfShape = {3, 4}; std::vector<int64_t> outIndicesShape = {3, 4}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outIndicesDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* outIndices = nullptr; std::vector<int64_t> selfHostData = {7, 8, 9, 10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6}; std::vector<int64_t> outIndicesHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; // 创建self aclTensor ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 创建outValues和outIndices aclTensor ret = CreateAclTensor(outIndicesHostData, outIndicesShape, &outIndicesDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &outIndices); 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aclnnArgsort第一段接口 ret = aclnnArgsortGetWorkspaceSize(self, dim, descending, outIndices, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArgsortGetWorkspaceSize 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aclnnArgsort第二段接口 ret = aclnnArgsort(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnArgsort 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 size2 = GetShapeSize(outIndicesShape); std::vector<int64_t> resultData2(size2, 0); ret = aclrtMemcpy(resultData2.data(), resultData2.size() * sizeof(resultData2[0]), outIndicesDeviceAddr, size2 * sizeof(resultData2[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 < size2; i++) { LOG_PRINT("result indices [%ld] is: %ld\n", i, resultData2[i]); } // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(self); aclDestroyTensor(outIndices); return 0; }

父主题： NN类算子接口

aclnnAsin

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnAsinGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnAsin(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对输入矩阵的每个元素进行反正弦操作后输出。
计算公式：

aclnnAsinGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnAsinGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self(aclTensor*, 计算输入)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持）。当类型为INT8、INT16、UINT8、BOOL、INT32、INT64 时，转为FLOAT32运算，输出FLOAT32类型。当类型为BFLOAT16时，转为FLOAT计算，再转为BFLOAT16输出。支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，数据格式支持ND。
- out(aclTensor*, 计算输出)：Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT、FLOAT16、DOUBLE、BFLOAT16（仅Atlas A2训练系列产品支持），且shape要与self一致。支持非连续的Tensor，支持空Tensor传入，数据格式支持ND。
- workspaceSize(uint64_t*, 出参)：返回用户需要在Device侧申请的workspace大小。
- executor(aclOpExecutor**, 出参)：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。

:::note 说明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和out的数据类型不在支持的范围之内。
  - out与self的shape不一致。
  - self的维度超过8维。 :::

aclnnAsin

接口定义：

aclnnStatus aclnnAsin(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
参数说明：
- workspace(void*, 入参)：在Device侧申请的workspace内存起址。
- workspaceSize(uint64_t, 入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnAsinGetWorkspaceSize获取。
- executor(aclOpExecutor*, 入参)：op执行器，包含了算子计算流程。
- stream(aclrtStream, 入参)：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

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 cpp #include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_asin.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根据自己的需要处理 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, 2}; std::vector<int64_t> outShape = {4, 2}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<float> selfHostData = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7,0.8}; std::vector<float> outHostData = {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aclnnAsin第一段接口 ret = aclnnAsinGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAsinGetWorkspaceSize 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aclnnAsin第二段接口 ret = aclnnAsin(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAsin 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，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(self); aclDestroyTensor(out); return 0; }

父主题： NN类算子接口

aclnnAsinh/aclnnInplaceAsinh

接口原型

:::note 说明

aclnnAsinhv和aclnnInplaceAsinh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。
- aclnnAsinh：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
- aclnnInplaceAsinh：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。 :::
aclnnAsinh两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnAsinhGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnAsinh(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
aclnnInplaceAsinh两段式接口如下：
- **第一段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
- **第二段接口：**aclnnStatus aclnnInplaceAsinh(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：对输入Tensor中的每个元素进行反双曲正弦计算并输出。
计算公式：

aclnnAsinhGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnAsinhGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：输入张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、COMPLEX64、COMPLEX128。当类型为INT8、INT16、UINT8、BOOL、INT32、INT64时，转化为FLOAT32进行运算，输出FLOAT32类型。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8，且shape需要与out一致。
- out：输出张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128，支持非连续Tensor，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。

:::note 说明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和out的数据类型不在支持的范围内。
  - self和out的shape不一致。
  - self或out的维数大于8。 :::

aclnnAsinh

接口定义：

aclnnStatus aclnnAsinh(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, 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aclnnAsinhGetWorkspaceSize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。

aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- selfRef：输入/输出张量，Device侧的aclTensor，数据类型支持FLOAT16、FLOAT、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND，维度不大于8。
- 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。

:::note 说明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的数据类型不在支持的范围之内。
  - selfRef的维数大于8。 :::

aclnnInplaceAsinh

接口定义：

aclnnStatus aclnnInplaceAsinh(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, 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aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize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

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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根据自己的需要处理 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, 2}; std::vector<int64_t> outShape = {4, 2}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<float> selfHostData = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7,0.8}; std::vector<float> outHostData = {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aclnnAsinh第一段接口 ret = aclnnAsinhGetWorkspaceSize(self, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAsinhGetWorkspaceSize 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aclnnAsinh第二段接口 ret = aclnnAsinh(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnAsinh failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); uint64_t inplaceWorkspaceSize = 0; aclOpExecutor* inplaceExecutor; // 调用aclnnInplaceAsinh第一段接口 ret = aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize(self, &inplaceWorkspaceSize, &inplaceExecutor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceAsinhGetWorkspaceSize 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* inplaceWorkspaceAddr = nullptr; if (inplaceWorkspaceSize > 0) { ret = aclrtMalloc(&inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); } // 调用aclnnInplaceAsinh第二段接口 ret = aclnnInplaceAsinh(inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, inplaceExecutor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceAsinh 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，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(self); aclDestroyTensor(out); return 0; }

父主题： NN类算子接口

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