news 2026/5/11 18:38:54

CANN/ops-math x_log_y算子API文档

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
CANN/ops-math x_log_y算子API文档

aclnnXLogYScalarOther&aclnnInplaceXLogYScalarOther

【免费下载链接】ops-math本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-math

产品支持情况

产品是否支持
Ascend 950PR/Ascend 950DT×
Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品√
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品√
Atlas 200I/500 A2 推理产品×
Atlas 推理系列产品×
Atlas 训练系列产品√

功能说明

  • 算子功能：计算self * log(other)的结果。

  • 计算公式：

    $$ out_i = self_i * log(other_i) $$

函数原型

  • aclnnXLogYScalarOther和aclnnInplaceXLogYScalarOther实现相同的功能，使用区别如下，请根据自身实际场景选择合适的算子。

    • aclnnXLogYScalarOther：需新建一个输出张量对象存储计算结果。
    • aclnnInplaceXLogYScalarOther：无需新建输出张量对象，直接在输入张量的内存中存储计算结果。

  • 每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize”或者“aclnnInplaceXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize”接口获取入参并根据计算流程计算所需workspace大小，再调用“aclnnXLogYScalarOther”或者“aclnnInplaceXLogYScalarOther“接口执行计算。

    • aclnnStatus aclnnXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize(const aclTensor *self, const aclScalar *other, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
    • aclnnStatus aclnnXLogYScalarOther(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)
    • aclnnStatus aclnnInplaceXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize(aclTensor *selfRef, const aclScalar *other, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)
    • aclnnStatus aclnnInplaceXLogYScalarOther(void *workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor *executor, aclrtStream stream)

aclnnXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize

  • 参数说明

    • self(aclTensor*, 计算输入)：公式中的输入self，Device侧的aclTensor，数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、BFLOAT16。
    • other(aclScalar*, 计算输入)：公式中的输入other，Host侧的aclScalar，数据类型与self的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系）。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、BFLOAT16。
    • out(aclTensor *, 计算输出)：公式中的out，Device侧的aclTensor，out与self的shape一致。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
    • workspaceSize(uint64_t *, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(aclOpExecutor **, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。

  • 返回值：

    aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

    第一段接口完成入参校验，出现以下场景时报错：

    返回值错误码描述
    ACLNN_ERR_PARAM_NULLPTR161001传入的self、other或out是空指针。
    ACLNN_ERR_PARAM_INVALID161002self和other的数据类型不在支持的范围之内。
    self和other推导出的数据类型无法转换为指定输出out的类型。
    self与out的shape不同。

aclnnXLogYScalarOther

  • 参数说明

    参数名输入/输出描述
    workspace输入在Device侧申请的workspace内存地址。
    workspaceSize输入在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize获取。
    executor输入op执行器，包含了算子计算流程。
    stream输入指定执行任务的Stream。

  • 返回值：

    aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

aclnnInplaceXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize

  • 参数说明

    • selfRef(aclTensor *, 计算输入|计算输出)：公式中的输入self/out，Device侧的aclTensor，数据类型与other的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系）且为selfRef与other推导之后可转换的数据类型。支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16。
    • other(aclScalar*, 计算输入)：公式中的输入other，Host侧的aclScalar，数据类型与selfRef的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互推导关系）支持非连续的Tensor，数据格式支持ND。
      • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 ：数据类型支持FLOAT、FLOAT16、INT32、INT64、INT16、INT8、UINT8、BOOL、BFLOAT16。
    • workspaceSize(uint64_t *, 出参)：返回需要在Device侧申请的workspace大小。
    • executor(aclOpExecutor **, 出参)：返回op执行器，包含了算子计算流程。

  • 返回值：

    aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

    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): 1. 传入的selfRef或other是空指针。 返回161002 (ACLNN_ERR_PARAM_INVALID): 1. selfRef和other的数据类型不在支持的范围之内。 2. selfRef和other推导出的数据类型无法转换为指定输出selfRef的类型。

aclnnInplaceXLogYScalarOther

  • 参数说明

    • workspace(void *, 入参)：在Device侧申请的workspace内存地址。
    • workspaceSize(uint64_t, 入参)：在Device侧申请的workspace大小，由第一段接口aclnnInplaceXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize获取。
    • executor(aclOpExecutor *, 入参)：op执行器，包含了算子计算流程。
    • stream(aclrtStream, 入参)：指定执行任务的Stream。

  • 返回值：

    aclnnStatus：返回状态码，具体参见aclnn返回码。

约束说明

  • 确定性计算：
    • aclnnXLogYScalarOther&aclnnInplaceXLogYScalarOther默认确定性实现。

调用示例

示例代码如下，仅供参考，具体编译和执行过程请参考编译与运行样例。

#include <iostream> #include <vector> #include "acl/acl.h" #include "aclnnop/aclnn_x_log_y_scalar_other.h" #define CHECK_RET(cond, return_expr) \ do { \ if (!(cond)) { \ return_expr; \ } \ } while (0) #define LOG_PRINT(message, ...) \ do { \ printf(message, ##__VA_ARGS__); \ } while (0) int64_t GetShapeSize(const std::vector<int64_t>& shape) { int64_t shapeSize = 1; for (auto i : shape) { shapeSize *= i; } return shapeSize; } int Init(int32_t deviceId, aclrtStream* stream) { // 固定写法，资源初始化 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 = aclrtCreateStream(stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclrtCreateStream failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); return 0; } template <typename T> int CreateAclTensor(const std::vector<T>& hostData, const std::vector<int64_t>& shape, void** deviceAddr, aclDataType dataType, aclTensor** tensor) { 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--) { strides[i] = shape[i + 1] * strides[i + 1]; } // 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; } int main() { // 1. （固定写法）device/stream初始化，参考acl API手册 // 根据自己的实际device填写deviceId int32_t deviceId = 0; aclrtStream stream; auto ret = Init(deviceId, &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 std::vector<int64_t> selfShape = {4, 2}; std::vector<int64_t> outShape = {4, 2}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclScalar* other = nullptr; aclTensor* out = nullptr; std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}; float otherValue = 2.0f; std::vector<float> outHostData(8, 0); // 创建self aclTensor ret = CreateAclTensor(selfHostData, selfShape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 创建other aclScalar other = aclCreateScalar(&otherValue, aclDataType::ACL_FLOAT); CHECK_RET(other != 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 // aclnnXLogYScalarOther接口调用示例 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnXLogYScalarOther第一段接口 ret = aclnnXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize(self, other, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize 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) { 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); } // 调用aclnnXLogYScalarOther第二段接口 ret = aclnnXLogYScalarOther(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnXLogYScalarOther failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // aclnnInplaceXLogYScalarOther接口调用示例 uint64_t inplaceWorkspaceSize = 0; aclOpExecutor* inplaceExecutor; // 调用aclnnInplaceXLogYScalarOther第一段接口 ret = aclnnInplaceXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize(self, other, &inplaceWorkspaceSize, &inplaceExecutor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceXLogYScalarOtherGetWorkspaceSize 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* inplaceWorkspaceAddr = nullptr; if (inplaceWorkspaceSize > 0) { ret = aclrtMalloc(&inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); } // 调用aclnnInplaceXLogYScalarOther第二段接口 ret = aclnnInplaceXLogYScalarOther(inplaceWorkspaceAddr, inplaceWorkspaceSize, inplaceExecutor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnInplaceXLogYScalarOther 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++) { LOG_PRINT("aclnnXLogYScalarOther result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]); } auto inplaceSize = GetShapeSize(selfShape); std::vector<float> inplaceResultData(size, 0); ret = aclrtMemcpy(inplaceResultData.data(), inplaceResultData.size() * sizeof(inplaceResultData[0]), selfDeviceAddr, size * sizeof(inplaceResultData[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 < inplaceSize; i++) { LOG_PRINT("aclnnInplaceXLogYScalarOther result[%ld] is: %f\n", i, inplaceResultData[i]); } // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改 aclDestroyTensor(self); aclDestroyScalar(other); aclDestroyTensor(out); // 7. 释放device资源，需要根据具体API的接口定义修改 aclrtFree(selfDeviceAddr); aclrtFree(outDeviceAddr); if (workspaceSize > 0) { aclrtFree(workspaceAddr); } if (inplaceWorkspaceSize > 0) { aclrtFree(inplaceWorkspaceAddr); } aclrtDestroyStream(stream); aclrtResetDevice(deviceId); aclFinalize(); return 0; }

【免费下载链接】ops-math本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-math

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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