aclnnSearchSorted

aclnnScatterValue

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 aclnnScatterValueGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, const aclTensor *index, const aclScalar *value, int64_t reduce, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnScatterValue(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：将value中的值按指定轴方向dim和对应位置关系index逐个填入张量self中。value会被broadcast成和index的shape一致的tensor src进行Scatter计算，具体参见aclnnScatter。
示例：

对于一个3D tensor，self会按照不同规则进行更新：
```
self[index[i][j][k]][j][k] = src[i][j][k]  # 如果dim == 0
self[i][index[i][j][k]][k] = src[i][j][k]  # 如果dim == 1
self[i][j][index[i][j][k]] = src[i][j][k]  # 如果dim == 2 
```
在计算时需要满足以下要求：
- self、index的维度数量必须相同。
- 对于每一个维度d，如果d!=dim，需满足index.size(d)≤self.size(d)。
- dim的值大小必须在[-self的维度数量, self的维度数量-1]之间。
- self的维度数应该≤8。
- index中对应维度dim的值必须在[0, self.size(dim)-1]之间。

aclnnScatterValueGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnScatterValueGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, int64_t dim, const aclTensor *index, const aclScalar *value, int64_t reduce, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- self：Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。self的维度数量需要与index相同。支持空Tensor，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
- dim：Host侧的整型，用来Scatter的维度。数据类型支持INT64，取值范围是[-self.dim(), self.dim()-1]。
- index：Device侧的aclTensor。数据类型支持INT32、INT64。index的维度数量需要与self相同。支持空Tensor，支持非连续的Tensor。数据格式支持ND。
- value：Host侧的aclScalar，用于填充的值，数据类型支持UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。当value为COMPLEX时，self也必须为COMPLEX类型。
- reduce：选择应用的reduction操作。目前支持的操作以及对应的int值分别为 (add, 1), (mul, 2)，(none, 0)：
  - 0：表示替换操作，将value按照index替换到out中的对应位置。
  - 1：表示累加操作，将value按照index累加到out的对应位置。
  - 2：表示累乘操作，将value按照index累乘到out的对应位置。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、FLOAT16、FLOAT32、DOUBLE、COMPLEX64、COMPLEX128。数据格式、数据类型、shape需要与self一致。
- 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、index、value或out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - self、index、value或out的数据类型不在支持范围内。
  - self、out的数据类型不一致。
  - self、index的维度数不一致。
  - self和out的shape不一致。
  - self、index的shape不符合以下限制：
    
    对于每一个维度d，如果d!=dim，有index.size(d)≤self.size(d)的限制。
  - dim的值不在支持的范围内。
  - self的维度数超过8。
  - value为COMPLEX时，self的数据类型不为COMPLEX。 :::

aclnnScatterValue

接口定义：

aclnnStatus aclnnScatterValue(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aclnnScatterValueGetWorkspaceSize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_scatter.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shapeSize = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shapeSize *= i;
  &#125;
  return shapeSize;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 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 = 1;
  int64_t reduce = 1;
  std::vector<int64_t> selfShape = &#123;3, 4&#125;;
  std::vector<int64_t> indexShape = &#123;2, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;3, 4&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* indexDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* index = nullptr;
  aclScalar* value = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11&#125;;
  std::vector<int64_t> indexHostData = &#123;0, 0, 2, 1, 0, 2&#125;;
  std::vector<float> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;
  float Value = 1.2f;
  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建index aclTensor
  ret = CreateAclTensor(indexHostData, indexShape, &indexDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &index);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建value aclScalar
  value = aclCreateScalar(&Value, aclDataType::ACL_FLOAT);
  CHECK_RET(value != 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，需要修改为具体的API名称
  uint64_t workspaceSize = 0;
  aclOpExecutor* executor;
  // 调用aclnnScatterValue第一段接口
  ret = aclnnScatterValueGetWorkspaceSize(self, dim, index, value, reduce, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnScatterValueGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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);
  &#125;
  // 调用aclnnScatterValue第二段接口
  ret = aclnnScatterValue(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnScatterValue 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++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(index);
  aclDestroyScalar(value);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnSearchSorted

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnSearchSortedGetWorkspaceSize(const aclTensor *sortedSequence, const aclTensor *self, bool outInt32, bool right, const aclTensor *sorter, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnSearchSorted(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：在一个已排序的张量(sortedSequence)中查找给定Tensor值(self)应该插入的位置。返回与self相同大小的张量，其中每个元素表示给定值在原始张量中应该插入的位置。

aclnnSearchSortedGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnSearchSortedGetWorkspaceSize(const aclTensor *sortedSequence, const aclTensor *self, bool outInt32, bool right, const aclTensor *sorter, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- sortedSequence：Device侧的aclTensor，已排序的张量，数据类型支持DOUBLE、FLOAT、FLOAT16、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64，且数据类型与self满足数据类型互推导关系，支持非连续Tensor，数据格式支持ND。
- self：Device侧的aclTensor，存储的是要插入的值，数据类型支持DOUBLE、FLOAT、FLOAT16、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64，且数据类型与sortedSequence满足数据类型互推导关系，支持非连续Tensor，数据格式支持ND。
- outInt32：BOOL类型，指定输出Tensor是否为INT32类型。
- right：BOOL类型，如果找到相同的值，是否返回右侧的位置。如果为False，则返回左侧的位置。
- sorter：指定sortedSequence中元素顺序，数据类型为INT64，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32、INT64，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sortedSequence、self、out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - sortedSequence、self 的数据类型不在支持的范围内。
  - out的数据类型与outInt32的值含义相违背。
  - sortedSequence与self数据类型不同时，不能做数据类型推导。
  - 传入的sorter不是INT64类型。
  - out的shape与self的shape不相同，sorter的shape与sortedSequence的shape不相同。
  - 当sortedSequence维度大于一，self除最后一维外，其他维度不和sortedSequence对应维度不相等。 :::

aclnnSearchSorted

接口定义：

aclnnStatus aclnnSearchSorted(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aclnnSearchSortedGetWorkspaceSize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_searchsorted.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shape_size *= i;
  &#125;
  return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 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 = &#123;4, 2&#125;;
  std::vector<int64_t> sortedSequenceShape = &#123;4, 4&#125;;
  std::vector<int64_t> sorterShape = &#123;4, 4&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;4, 2&#125;;
  void* selfDeviceAddr = nullptr;
  void* sortedSequenceDeviceAddr = nullptr;
  void* sorterDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* self = nullptr;
  aclTensor* sortedSequence = nullptr;
  aclTensor* sorter = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> selfHostData = &#123;1, 3, 6, 8, 10, 11, 14, 16&#125;;
  std::vector<float> sortedSequenceHostData = &#123;1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16&#125;;
  std::vector<int64_t> sorterHostData = &#123;0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> outHostData = &#123;0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0&#125;;

  // 创建self aclTensor
  ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建sortedSequence aclTensor
  ret = CreateAclTensor(sortedSequenceHostData, sortedSequenceShape, &sortedSequenceDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &sortedSequence);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建sortedSequence aclTensor
  ret = CreateAclTensor(sorterHostData, sorterShape, &sorterDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &sorter);
  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);
  bool outInt32 = false;
  bool right = 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aclnnSearchSorted第一段接口
  ret = aclnnSearchSortedGetWorkspaceSize(sortedSequence, self, outInt32, right, sorter, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSearchSortedGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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;);
  &#125;
  // 调用aclnnSearchSorted第二段接口
  ret = aclnnSearchSorted(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSearchSorted 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++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %ld\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(self);
  aclDestroyTensor(sortedSequence);
  aclDestroyTensor(sorter);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

aclnnSearchSorteds

接口原型

**第一段接口：**aclnnStatus aclnnSearchSortedsGetWorkspaceSize(const aclTensor *sortedSequence, const aclScalar *self, bool outInt32, bool right, const aclTensor *sorter, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
**第二段接口：**aclnnStatus aclnnSearchSorteds(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, const aclrtStream stream)

功能描述

算子功能：在一个已排序的张量(sortedSequence)中查找给定Scalar值(self)应该插入的位置。返回大小为一的张量，其中每个元素表示给定值在原始张量中应该插入的位置。

aclnnSearchSortedsGetWorkspaceSize

接口定义：

aclnnStatus aclnnSearchSortedsGetWorkspaceSize(const aclTensor *sortedSequence, const aclScalar *self, bool outInt32, bool right, const aclTensor *sorter, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
参数说明：
- sortedSequence：Device侧的aclTensor，已排序的张量，数据类型支持DOUBLE、FLOAT、FLOAT16、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64，且数据类型与self满足数据类型互推导关系，支持非连续Tensor，数据格式支持ND。
- self：Host侧的aclScalar，存储的是要插入的值，数据类型支持DOUBLE、FLOAT、FLOAT16、UINT8、INT8、INT16、INT32、INT64，且数据类型与sortedSequence满足数据类型互推导关系。
- outInt32：BOOL类型，指定输出Tensor是否为INT32类型。
- right：BOOL类型，如果找到相同的值，是否返回右侧的位置。如果为False，则返回左侧的位置。
- sorter：指定sortedSequence中元素顺序，数据类型为INT64，支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
- out：Device侧的aclTensor，数据类型支持INT32、INT64，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sortedSequence、self、out是空指针。
- 返回161002（ACLNN_ERR_PARAM_INVALID）：
  - sortedSequence、self 的数据类型不在支持的范围内。
  - out的数据类型与outInt32的值含义相违背。
  - sortedSequence与self数据类型不同时，不能做数据类型推导。
  - 传入的sorter不是INT64类型。
  - sorter的shape与sortedSequence的shape不相同。
  - sortedSequence不为一维张量。 :::

aclnnSearchSorteds

接口定义：

aclnnStatus aclnnSearchSorteds(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aclnnSearchSortedsGetWorkspaceSize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_searchsorted.h"

#define CHECK_RET(cond, return_expr) \
  do &#123;                               \
    if (!(cond)) &#123;                   \
      return_expr;                   \
    &#125;                                \
  &#125; while (0)

#define LOG_PRINT(message, ...)     \
  do &#123;                              \
    printf(message, ##__VA_ARGS__); \
  &#125; while (0)

int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) &#123;
  int64_t shape_size = 1;
  for (auto i : shape) &#123;
    shape_size *= i;
  &#125;
  return shape_size;
&#125;

int Init(int32_t deviceId, aclrtContext* context, aclrtStream* stream) &#123;
  // 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;
&#125;

template <typename T>
int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr,
                    aclDataType dataType, aclTensor** tensor) &#123;
  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--) &#123;
    strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1];
  &#125;

  // 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;
&#125;

int main() &#123;
  // 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> sortedSequenceShape = &#123;4&#125;;
  std::vector<int64_t> sorterShape = &#123;4&#125;;
  std::vector<int64_t> outShape = &#123;1&#125;;
  void* sortedSequenceDeviceAddr = nullptr;
  void* sorterDeviceAddr = nullptr;
  void* outDeviceAddr = nullptr;
  aclTensor* sortedSequence = nullptr;
  aclTensor* sorter = nullptr;
  aclTensor* out = nullptr;
  std::vector<float> sortedSequenceHostData = &#123;1, 3, 6, 8&#125;;
  std::vector<int64_t> sorterHostData = &#123;0, 1, 2, 3&#125;;
  std::vector<int64_t> outHostData = &#123;0&#125;;

  // 创建sortedSequence aclTensor
  ret = CreateAclTensor(sortedSequenceHostData, sortedSequenceShape, &sortedSequenceDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &sortedSequence);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);
  // 创建sorter aclTensor
  ret = CreateAclTensor(sorterHostData, sorterShape, &sorterDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT64, &sorter);
  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);
  float value = 5;
  auto self = aclCreateScalar(&value, aclDataType::ACL_FLOAT);
  bool outInt32 = false;
  bool right = 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aclnnSearchSorteds第一段接口
  ret = aclnnSearchSortedsGetWorkspaceSize(sortedSequence, self, outInt32, right, sorter, out, &workspaceSize, &executor);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSearchSortedsGetWorkspaceSize 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) &#123;
    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;);
  &#125;
  // 调用aclnnSearchSorteds第二段接口
  ret = aclnnSearchSorteds(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream);
  CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnSearchSorteds 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++) &#123;
    LOG_PRINT("result[%ld] is: %ld\n", i, resultData[i]);
  &#125;

  // 6. 释放aclTensor，需要根据具体API的接口定义修改
  aclDestroyTensor(sortedSequence);
  aclDestroyScalar(self);
  aclDestroyTensor(sorter);
  aclDestroyTensor(out);
  return 0;
&#125;

父主题： NN类算子接口

在线提单

aclnnScatterValue​

接口原型​

功能描述​

aclnnScatterValueGetWorkspaceSize​

aclnnScatterValue​

调用示例​

aclnnSearchSorted​

接口原型​

功能描述​

aclnnSearchSortedGetWorkspaceSize​

aclnnSearchSorted​

调用示例​

aclnnSearchSorteds​

接口原型​

功能描述​

aclnnSearchSortedsGetWorkspaceSize​

aclnnSearchSorteds​

调用示例​

aclnnScatterValue

接口原型

功能描述

aclnnScatterValueGetWorkspaceSize

aclnnScatterValue

调用示例

aclnnSearchSorted

接口原型

功能描述

aclnnSearchSortedGetWorkspaceSize

aclnnSearchSorted

调用示例

aclnnSearchSorteds

接口原型

功能描述

aclnnSearchSortedsGetWorkspaceSize

aclnnSearchSorteds

调用示例