CANN/sip AsdMul乘法示例

信号处理加速库AsdMulOperation C++ Demo

【免费下载链接】sip本项目是CANN提供的一款高效、可靠的高性能信号处理算子加速库，基于华为Ascend AI处理器，专门为信号处理领域而设计。项目地址: https://gitcode.com/cann/sip

介绍

该目录下为信号处理加速库AsdMulOperation C++调用示例。

功能说明

• 算子功能：支持向量逐元素乘积(Hadamard)能力，返回一个和输入同样形状大小的复数矩阵。
• 计算公式： $$\text{z} = x \circ y = (x){ij}(y){ij}$$ 即两个矩阵对应位置的元素相乘。

使用说明

环境配置

• 配置CANN环境变量

  source [CANN安装路径]/set_env.sh

  默认：source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

SiP编译

• 用户应进入SiP根目录，执行如下指令进行信号处理加速库的编译，并设置加速库环境变量。

  cd ${SiP_root_path} bash build.sh source output/set_env.sh

  特别说明：

  • 上述编译方式仅支持编译通过git下载的加速库，以zip压缩包方式下载的加速库不支持该编译方式；
  • 由于编译过程需要联网下载依赖库，因此编译环境需要联网；
  • 该编译过程包括获取ascend-boost-comm（昇腾分布式通信加速库）组件并编译该组件，和编译信号加速库两个步骤。更多命令介绍可查看SiP仓库build.sh文件。

• 更多编译命令说明请参考编译与构建

运行demo

• 进入example目录并执行构建脚本。

  cd ${示例所在目录} bash build.sh

额外说明

示例中生成的数据不代表实际场景，可根据具体使用场景进行数据修改。

产品支持情况

适用于Atlas A2/A3 训练系列产品、Atlas 800I A2 推理产品、Atlas A3 推理系列产品。

场景说明

提供示例代码分别对应不同场景，编译运行时需要根据具体场景对应更改build脚本：

• example_mul_complex32.cpp

  【注】：默认编译脚本可编译运行该示例。

  输入

  TensorName	DataType	DataFormat	Shape
  x	complex32	nd	[n]
  y	complex32	nd	[n]

  输出

  TensorName	DataType	DataFormat	Shape
  z	complex32	nd	[n]

  ---

• example_mul_complex64.cpp

  【注】：将编译脚本中的 example_mul_complex32.cpp 替换为 example_mul_complex64.cpp 后，替换后的编译脚本可编译运行。

  输入

  TensorName	DataType	DataFormat	Shape
  x	complex64	nd	[n]
  y	complex64	nd	[n]

  输出

  TensorName	DataType	DataFormat	Shape
  z	complex64	nd	[n]

【免费下载链接】sip本项目是CANN提供的一款高效、可靠的高性能信号处理算子加速库，基于华为Ascend AI处理器，专门为信号处理领域而设计。项目地址: https://gitcode.com/cann/sip