OrangePi AIpro 香橙派昇腾 Ascend C 算子开发与调用 - 通过aclnn调用的方式调用AddCustom算子

OrangePi AIpro 香橙派昇腾 Ascend C 算子开发与调用通过aclnn调用的方式调用 - AddCustom算子 - 单算子API执行(aclnn)

多种算子调用方式

*	开发时间	使用场景	调用方式	运行硬件
基于Kernel直调工程（快速）	少	单算子调用，快速验证算法逻辑	ICPU_RUN_KF 内核调用符号 ACLRT_LAUNCH_KERNEL	CPU NPU NPU
基于自定义算子工程（标准）	多	单算子网络/整网部署调用	aclInnxxx aclopExecuteV2 pytorch adapter	NPU NPU NPU

AscendCL单算子调用概述

完成自定义算子的开发部署(标准流程)后，可以通过单算子调用的方式来验证单算子的功能。单算子调用有API执行和模型执行两种方式:

单算子API执行(aclnn) （本文描述的）:

基于C语言的API执行算子，直接调用单算子API接口。多用于大模型训练算子，既整网算子模型较为固定的场景。

单算子模型执行:

基于图模式执行算子，先编译算子(例如，使用ATC工具将AscendIR定义的单算子描述文件编译成算子om模型文件)，再调用AscendCL接口加载算子模型，最后调用AscendCL接口执行算子。多用于搜广推，整网模型变化较大的场景。

前面的内容是实现AddCustom算子，这里是通过aclnn调用的方式调用AddCustom算子，也是基于C语言的API执行算子，直接调用单算子API接口。
所有有两部分

一部分是之前的实现

/home/HwHiAiUser/samples/operator/AddCustomSample/FrameworkLaunch/AddCustom

在这里插入图片描述可以从json串开始生成代码骨架，然后开始填写内容。具体请看这里
前置知识 1
前置知识 2
前置知识 3

编译
在这里插入图片描述

因为单算子API执行方式，会自动在编译工程的build_out/autogen目录下生成.cpp和.h，编写单算子的调用代码时，要包含自动生成的单算子API执行接口头文件。

#include "aclnn_add_custom.h"

/home/HwHiAiUser/samples/operator/AddCustomSample/FrameworkLaunch/AddCustom/build_out/

在这里插入图片描述编译完之后开始安装
编译成功后打包为run文件
然后安装run，安装完整就可以用了

安装完就可以调用了

另一部分算子调用

/home/HwHiAiUser/samples/operator/AddCustomSample/FrameworkLaunch/AclNNInvocation/

请添加图片描述

├──input                                                 // 存放脚本生成的输入数据目录
├──output                                                // 存放算子运行输出数据和真值数据的目录
├── inc                           // 头文件目录 
│   ├── common.h                 // 声明公共方法类，用于读取二进制文件 
│   ├── operator_desc.h          // 算子描述声明文件，包含算子输入/输出，算子类型以及输入描述与输出描述 
│   ├── op_runner.h              // 算子运行相关信息声明文件，包含算子输入/输出个数，输入/输出大小等 
├── src 
│   ├── CMakeLists.txt    // 编译规则文件
│   ├── common.cpp         // 公共函数，读取二进制文件函数的实现文件
│   ├── main.cpp    // 单算子调用应用的入口
│   ├── operator_desc.cpp     // 构造算子的输入与输出描述 
│   ├── op_runner.cpp   // 单算子调用主体流程实现文件
├── scripts
│   ├── verify_result.py    // 真值对比文件
│   ├── gen_data.py    // 输入数据和真值数据生成脚本文件
│   ├── acl.json    // acl配置文件

运行结果
在这里插入图片描述

自定义算子编译部署后，会自动生成单算子API，可以直接在应用程序中调用。算子API的形式一般定义为“两段式接口”，形如：

aclnnStatus aclnnXxxGetWorkspaceSize(const aclTensor *src, ..., aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor);
aclnnStatus aclnnXxx(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream);

Xxx替换实际使用的函数

// 获取算子使用的workspace空间大小
aclnnStatus aclnnAddCustomGetWorkspaceSize(
const aclTensor *x, 
const aclTensor *y, 
const alcTensor *out, 
uint64_t workspaceSize, 
aclOpExecutor **executor);
// 执行算子
aclnnStatus aclnnAddCustom(void *workspace, 
int64_t workspaceSize, 
aclOpExecutor **executor, 
aclrtStream stream);

在这里插入图片描述

单算子API(aclnn)调用–关键代码

重要的就两个函数
在这里插入图片描述

bool OpRunner::RunOp()
{for (size_t i = 0; i < numInputs_; ++i) {auto size = GetInputSize(i);aclrtMemcpyKind kind = ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE;if (g_isDevice) {kind = ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_DEVICE;}if (aclrtMemcpy(devInputs_[i], size, hostInputs_[i], size, kind) != ACL_SUCCESS) {ERROR_LOG("Copy input[%zu] failed", i);return false;}INFO_LOG("Copy input[%zu] success", i);}aclrtStream stream = nullptr;if (aclrtCreateStream(&stream) != ACL_SUCCESS) {ERROR_LOG("Create stream failed");return false;}INFO_LOG("Create stream success");size_t workspaceSize = 0;aclOpExecutor *handle = nullptr;auto ret =aclnnAddCustomGetWorkspaceSize(inputTensor_[0], inputTensor_[1], outputTensor_[0], &workspaceSize, &handle);if (ret != ACL_SUCCESS) {(void)aclrtDestroyStream(stream);ERROR_LOG("Get Operator Workspace failed. error code is %d", static_cast<int32_t>(ret));return false;}INFO_LOG("Execute aclnnAddCustomGetWorkspaceSize success, workspace size %lu", workspaceSize);if (workspaceSize != 0) {if (aclrtMalloc(&workspace_, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST) != ACL_SUCCESS) {ERROR_LOG("Malloc device memory failed");}}ret = aclnnAddCustom(workspace_, workspaceSize, handle, stream);if (ret != ACL_SUCCESS) {(void)aclrtDestroyStream(stream);ERROR_LOG("Execute Operator failed. error code is %d", static_cast<int32_t>(ret));return false;}INFO_LOG("Execute aclnnAddCustom success");ret = aclrtSynchronizeStreamWithTimeout(stream, 5000);if (ret != SUCCESS) {ERROR_LOG("Synchronize stream failed. error code is %d", static_cast<int32_t>(ret));(void)aclrtDestroyStream(stream);return false;}INFO_LOG("Synchronize stream success");for (size_t i = 0; i < numOutputs_; ++i) {auto size = GetOutputSize(i);aclrtMemcpyKind kind = ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST;if (g_isDevice) {kind = ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_DEVICE;}if (aclrtMemcpy(hostOutputs_[i], size, devOutputs_[i], size, kind) != ACL_SUCCESS) {INFO_LOG("Copy output[%zu] success", i);(void)aclrtDestroyStream(stream);return false;}INFO_LOG("Copy output[%zu] success", i);}(void)aclrtDestroyStream(stream);return true;
}