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aclopExecWithHandle

aclopCompileAndExecuteV2

函数功能

编译并执行指定的算子,当前只支持固定Shape的算子,同步或异步接口。在编译执行算子前,可以调用aclSetCompileopt接口设置编译选项。

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、输出组织不同,需要应用在调用时严格按照算子输入、输出参数来组织算子,用户在调用aclopCompileAndExecuteV2时,AscendCL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(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,AscendCL内部会自动将Host上的tensor数据拷贝到Device上。

  • 对于动态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aclopCompileAndExecuteV2的输入。该场景下,aclopCompileAndExecuteV2接口是异步接口。
    • 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aclopCompileAndExecuteV2的输入。该场景下,在调用aclopCompileAndExecuteV2接口执行算子后,系统内部会计算出准确的输出Shape,通过aclopCompileAndExecuteV2接口的outputDesc参数输出,此时aclopCompileAndExecuteV2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aclopCompileAndExecuteV2的输入。该场景下,在调用aclopCompileAndExecuteV2接口执行算子后,系统内部会计算出准确的输出Shape,通过aclopCompileAndExecuteV2接口的outputDesc参数输出,此时aclopCompileAndExecuteV2接口是同步接口。

函数原型

aclError aclopCompileAndExecuteV2(const char *opType,

int numInputs,

aclTensorDesc *inputDesc[],

aclDataBuffer *inputs[],

int numOutputs,

aclTensorDesc *outputDesc[],

aclDataBuffer *outputs[],

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。 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。 需提前调用aclCreateDataBuffer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。 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。 需提前调用aclCreateDataBuffer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。 需提前调用aclopCreateAttr接口创建aclopAttr类型。
engineType输入算子执行引擎。
compileFlag输入算子编译标识。
opPath输入算子实现文件(*.py)路径的指针,不包含文件名。 如果将compileFlag设置为ACL_COMPILE_UNREGISTERED 时,需要设置opPath。
stream输入该算子需要加载的stream。

返回值说明

返回0表示成功,返回其它值表示失败。

父主题: 算子加载与执行

aclopExecWithHandle

函数功能

以Handle方式调用一个算子,不支持动态Shape算子,动态Shape算子请使用aclopExecuteV2。异步接口。

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。
  • 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aclDataBuffer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。

函数原型

aclError aclopExecWithHandle(****aclopHandle *handle,

int numInputs,

const aclDataBuffer *const inputs[],

int numOutputs,

aclDataBuffer *const outputs[],

aclrtStream stream);

参数说明

参数名输入/输出说明
handle输入算子执行算子handle的指针。 需提前调用aclopCreateHandle接口创建aclopHandle类型的数据。
numInputs输入算子输入tensor的数量。
inputs输入算子输入tensor的指针数组。 需提前调用aclCreateDataBuffer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。
numOutputs输入算子输出tensor的数量。
outputs输出算子输出tensor的指针数组。 需提前调用aclCreateDataBuffer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
stream输入该算子需要加载的stream。

返回值说明

返回0表示成功,返回其它值表示失败。

父主题: 算子加载与执行

aclopInferShape

函数功能

根据算子的输入Shape、输入值推导出算子的输出Shape。

约束说明

  • 推导算子的输出Shape包含三种场景:

    • 根据Shape推导,可以得到算子的准确输出Shape,则返回准确输出Shape;
    • 根据Shape推导,无法得到算子的准确输出Shape,但可以得到输出Shape的范围,则在输出参数outputDesc中将算子输出tensor描述中的动态维度的维度值记为-1。该场景下,用户可调用aclGetTensorDescDimRange接口获取tensor描述中指定维度的范围值。
    • (该场景预留)根据Shape推导,无法得到算子的准确输出Shape以及Shape范围,则在输出参数outputDesc中将算子输出tensor描述中的动态维度的维度值记为-2。
  • 如果算子有动态输入DYNAMIC_INPUT或动态输出DYNAMIC_OUTPUT,在调用aclopInferShape接口推导算子的输出Shape前,需先调用aclSetTensorDescName接口设置所有输入和输出的tensor描述的名称,且名称必须按照如下要求(算子IR原型中定义的输入/输出名称请参见《算子清单》。)

    • 对于必选输入、可选输入、必选输出,名称必须与算子IR原型中定义的输入/输出名称保持一致。
    • 对于动态输入、动态输出,名称必须是:算子IR原型中定义的输入/输出名称+编号。编号根据动态输入/输出的个数确定,从0开始,0对应第一个动态输入/输出,1对应第二个动态输入/输出,以此类推。

    例如某个算子有2个输入(第1个是必选输入x,第二个是动态输入y且输入个数为2)、1个必选输出z,则调用aclSetTensorDescName接口设置名称的代码示例如下:

    aclSetTensorDescName(inputTensorDesc[0], "x");
    aclSetTensorDescName(inputTensorDesc[1], "y0");
    aclSetTensorDescName(inputTensorDesc[2], "y1");
    aclSetTensorDescName(outputTensorDesc[0], "z");

函数原型

aclError aclopInferShape(const char *opType,

int numInputs,

aclTensorDesc *inputDesc[],

aclDataBuffer *inputs[],

int numOutputs,

aclTensorDesc *outputDesc[],

aclopAttr *attr**)**

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。 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。
inputs输入算子输入tensor的指针数组。 需提前调用aclCreateDataBuffer接口创建aclDataBuffer类型的数据。
numOutputs输入算子输出tensor的数量。
outputDesc输出算子输出tensor描述的指针数组。 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
attr输入算子属性。

返回值说明

返回0表示成功,返回其它值表示失败。

参考资源

接口调用示例,参见执行动态Shape算子示例代码

父主题: 算子加载与执行

aclrtSetOpExecuteTimeOut

函数功能

设置算子执行的超时时间。同步接口。

约束说明

  • 不调用本接口,算子执行的默认超时时间如下:

    版本AI Core算子的默认超时时间AI CPU算子的默认超时时间
    Atlas 200/500 A2推理产品1091秒30秒
  • 一个进程内多次调用本接口,则以最后一次设置的时间为准,允许设置的最大时间如下:

    版本AI Core算子的最大超时时间AI CPU算子的最大超时时间
    Atlas 200/500 A2推理产品1091秒1091秒

函数原型

aclError aclrtSetOpExecuteTimeOut(uint32_t timeout)

参数说明

参数名输入/输出说明
timeout输入设置超时时间,单位为秒。 将该参数设置为0时,表示使用默认超时时间。

返回值说明

返回0表示成功,返回其它值表示失败。

父主题: 算子加载与执行

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