【昇腾AI-CANN训练营】Ascend C算子开发-学习记录帖

【昇腾AI-CANN训练营】Ascend C算子开发-学习记录帖

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前言

此为华为昇腾AI训练营（南京站）授课内容，经个人整理发布

为了更好的理解课程内容，建议读者有一定的计算机组成原理、编译原理学习基础

提示：以下是本篇文章正文内容，笔者自行整理，欢迎批评指正！

一、背景知识

1. CANN&AI core

华为的异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks）对标NVIDA的CUDA

NPU（Neural Processing Unit）架构是一种新型的处理器设计理念，它将传统的CPU和GPU架构进行整合，并引入了深度学习算法。

AI core 采用华为自研的达芬奇架构，它包含下面几个组成部分：

• 计算单元（矩阵计算、向量计算、标量计算）
• 存储系统
• 控制单元

Ascend C编程语言开发的算子运行在AI core上

2. Ascend C算子

• 算子：一个函数空间到函数空间上的映射
• 从广义上讲，对任何函数进行某一项操作都可以认为是一个算子
• CUDA与CANN的算子不通用

3. 核函数

• 核函数：Ascend C算子设备侧的入口
• 核函数是直接在设备侧执行的代码
• 使用变量类型限定符
• 核函数必须具有void返回类型
• 核函数的调用语句是C/C++函数调用语句的一种扩展

二、编程范式

Ascend C采用标准C++语法和一组类库API进行编程

1）矢量编程主要分为：

• CopyIn
• Compute
• CopyOut

3个流水任务：CopyIn负责搬入操作，Compute负责矢量计算操作，CopyOut负责搬出操作

2）矩阵编程主要分为：

• CopyIn
• Split
• Compute
• Aggregate
• CopyOut 相比矢量编程多了矩阵分割（Split）和聚合（Aggregate）两步

三、香橙派的连接

文档：Orange pai连接及操作实验文档

四、改造sinh任务

首先运动add任务，然后修改add算子功能为sinh函数功能

1.测试运行

根据实验手册，成功运行后会显示：test pass

2.改造成sinh

需要参考一些官方的API：华为昇腾社区-Ascend C

需要修改目录：

~/samples/operator/AddCustomSample/KernelLaunch/test

下的两个文档：

• add_custom.cpp
• scripts / gen_data.py

分别需要修改的地方为：

• 1
• 2

将公式修改为sinh的公式，之后用实验文档中的运行命令再次运行即可

五、Ascend C中级认证

点击链接：Ascend C中级认证考试
题目：
参考tensorflow的Sinh算子，实现Ascend C算子Sinh，算子命名为SinhCustom，并完成aclnn算子调用相关算法: sinh(x) = (exp(x) - exp(-x)) / 2.0
要求:
1、完成host侧和kernel侧代码实现。
2、实现sinh功能，支持float16类型输入，使用内核调试符方式调用算子测试通过。
3、使用单算子API调用方式调用SinhCustom算子测试通过
提交要求:
完成编程后，将上述实现的工程代码打包在rar包内提交，如SinhCustom.rar.

所有需要补充的文件包括：

• op_host文件夹下的sinh_custom_tiling.h文件
• op_host文件夹下的sinh_custom.cpp文件
• op_kernel文件夹下的sinh_custom.cpp文件

这个实现过程可以参考samples仓库的Add算子，把Add算子的内核调用代码复制一份到SinhCustom，Add需要x，y，z三个变量，sinh只需x和y两个变量，因此删掉关于z的操作

1. kernel侧的sinh_custom.cpp文件内关键公式修改方法参考前文所示，完整代码如下：

#include"kernel_operator.h"
using namespace AscendC;
constexpr int32_t BUFFER_NUM =2;
class KernelSinh {
public:
__aicore__ inlineKernelSinh(){}
__aicore__ inlinevoidInit(GM_ADDR x, GM_ADDR y,uint32_t totalLength,uint32_t 
tileNum){//考生补充初始化代码ASSERT(GetBlockNum()!=0&&"block dim can not be zero!");
this->blockLength = totalLength /GetBlockNum();
this->tileNum = tileNum;ASSERT(tileNum !=0&&"tile num can not be zero!");
this->tileLength = this->blockLength / tileNum / BUFFER_NUM;
xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ DTYPE_X *)x + this->blockLength *GetBlockIdx(), 
this->blockLength);
yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ DTYPE_Y *)y + this->blockLength *GetBlockIdx(), 
this->blockLength);
pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, this->tileLength *sizeof(DTYPE_X));
pipe.InitBuffer(outQueueY, BUFFER_NUM, this->tileLength *sizeof(DTYPE_Y));
pipe.InitBuffer(tmpBuffer1, this->tileLength *sizeof(DTYPE_X));
pipe.InitBuffer(tmpBuffer2, this->tileLength *sizeof(DTYPE_X));
pipe.InitBuffer(tmpBuffer3, this->tileLength *sizeof(DTYPE_X));
pipe.InitBuffer(tmpBuffer4, this->tileLength *sizeof(DTYPE_X));}
__aicore__ inlinevoidProcess(){//考生补充对“loopCount”的定义，注意对 Tiling 的处理int32_t loopCount = this->tileNum * BUFFER_NUM;for(int32_t i =0; i < loopCount; i++){CopyIn(i);Compute(i);CopyOut(i);}}
private:
__aicore__ inlinevoidCopyIn(int32_t progress){//考生补充算子代码
LocalTensor<DTYPE_X> xLocal = inQueueX.AllocTensor<DTYPE_X>();DataCopy(xLocal, xGm[progress * this->tileLength], this->tileLength);
inQueueX.EnQue(xLocal);}
__aicore__ inlinevoidCompute(int32_t progress){//考生补充算子计算代码
LocalTensor<DTYPE_X> xLocal = inQueueX.DeQue<DTYPE_X>();
LocalTensor<DTYPE_Y> yLocal = outQueueY.AllocTensor<DTYPE_Y>();
LocalTensor<DTYPE_X> tmpTensor1 = tmpBuffer1.Get<DTYPE_X>();
LocalTensor<DTYPE_X> tmpTensor2 = tmpBuffer2.Get<DTYPE_X>();
LocalTensor<DTYPE_X> tmpTensor3 = tmpBuffer3.Get<DTYPE_X>();
LocalTensor<DTYPE_X> tmpTensor4 = tmpBuffer4.Get<DTYPE_X>();
DTYPE_X inputVal1 =-1;
DTYPE_X inputVal2 =0.5;//sinh(x) = (exp(x) - exp(-x)) / 2.0Muls(tmpTensor1, xLocal, inputVal1, this->tileLength);Exp(tmpTensor2, tmpTensor1, this->tileLength);Exp(tmpTensor3, xLocal, this->tileLength);Sub(tmpTensor4, tmpTensor3, tmpTensor2, this->tileLength);Muls(yLocal, tmpTensor4, inputVal2, this->tileLength);
outQueueY.EnQue<DTYPE_Y>(yLocal);
inQueueX.FreeTensor(xLocal);}
__aicore__ inlinevoidCopyOut(int32_t progress){//考生补充算子代码
LocalTensor<DTYPE_Y> yLocal = outQueueY.DeQue<DTYPE_Y>();DataCopy(yGm[progress * this->tileLength], yLocal, this->tileLength);
outQueueY.FreeTensor(yLocal);}
private:
TPipe pipe;//create queue for input, in this case depth is equal to buffer num
TQue<QuePosition::VECIN, BUFFER_NUM> inQueueX;//create queue for output, in this case depth is equal to buffer num
TQue<QuePosition::VECOUT, BUFFER_NUM> outQueueY;
GlobalTensor<half> xGm;
GlobalTensor<half> yGm;//考生补充自定义成员变量
TBuf<QuePosition::VECCALC> tmpBuffer1, tmpBuffer2, tmpBuffer3, tmpBuffer4;uint32_t blockLength;uint32_t tileNum;uint32_t tileLength;};extern"C" __global__ __aicore__ voidsinh_custom(GM_ADDR x, GM_ADDR y, GM_ADDR 
workspace, GM_ADDR tiling){GET_TILING_DATA(tiling_data, tiling);
KernelSinh op;//补充 init 和 process 函数调用内容
op.Init(x, y, tiling_data.totalLength, tiling_data.tileNum);
op.Process();}

1. host侧的tiling.h文件：

#include"register/tilingdata_base.h"
namespace optiling {BEGIN_TILING_DATA_DEF(SinhCustomTilingData)//考生自行定义 tiling 结构体成员变量TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, totalLength);TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, tileNum);
END_TILING_DATA_DEF;REGISTER_TILING_DATA_CLASS(SinhCustom, SinhCustomTilingData)

1. host侧的sinh_custom.cpp文件：

#include"sinh_custom_tiling.h"#include"register/op_def_registry.h"
namespace optiling {static ge::graphStatus TilingFunc(gert::TilingContext* context){
 SinhCustomTilingData tiling;//考生自行填充constuint32_t BLOCK_DIM =8;constuint32_t TILE_NUM =8;uint32_t totalLength = context->GetInputShape(0)->GetOriginShape().GetShapeSize();
 context->SetBlockDim(BLOCK_DIM);
 tiling.set_totalLength(totalLength);
 tiling.set_tileNum(TILE_NUM);
 tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData(), 
context->GetRawTilingData()->GetCapacity());
 context->GetRawTilingData()->SetDataSize(tiling.GetDataSize());size_t*currentWorkspace = context->GetWorkspaceSizes(1);
 currentWorkspace[0]=0;return ge::GRAPH_SUCCESS;}}
namespace ge {static ge::graphStatus InferShape(gert::InferShapeContext* context){const gert::Shape* x1_shape = context->GetInputShape(0);
 gert::Shape* y_shape = context->GetOutputShape(0);*y_shape =*x1_shape;return GRAPH_SUCCESS;}}
namespace ops {
class SinhCustom : public OpDef {
public:
 explicit SinhCustom(constchar* name):OpDef(name){
 this->Input("x").ParamType(REQUIRED).DataType({ge::DT_FLOAT16}).Format({ge::FORMAT_ND}).UnknownShapeFormat({ge::FORMAT_ND});
 this->Output("y").ParamType(REQUIRED).DataType({ge::DT_FLOAT16}).Format({ge::FORMAT_ND}).UnknownShapeFormat({ge::FORMAT_ND});
 this->SetInferShape(ge::InferShape);
 this->AICore().SetTiling(optiling::TilingFunc);
 this->AICore().AddConfig("ascend310b");}};OP_ADD(SinhCustom);}

认证成功！

总结

训练营时间不长但收获满满，同时认识到自己有很多不足，希望勤能补拙！