├── AddKernelInvocationTilingNeo
│ ├── cmake // 编译工程文件
│ ├── scripts
│ │ ├── gen_data.py // 输入数据和真值数据生成脚本
│ │ └── verify_result.py // 验证输出数据和真值数据是否一致的验证脚本
│ ├── add_custom_tiling.h // 算子tiling实现
│ ├── add_custom.cpp // 算子kernel实现
│ ├── CMakeLists.txt // 编译工程文件
│ ├── data_utils.h // 数据读入写出函数
│ ├── main.cpp // 主函数,调用算子的应用程序,含CPU域及NPU域调用
│ └── run.sh // 编译运行算子的脚本
kernel实现
Add算子的数学表达式为:
z = x + y
计算逻辑是:Ascend C提供的矢量计算接口的操作元素都为LocalTensor,输入数据需要先搬运进片上存储,然后使用计算接口完成两个输入参数相加,得到最终结果,再搬出到外部存储上。
Add算子的实现流程分为3个基本任务:CopyIn,Compute,CopyOut。CopyIn任务负责将Global Memory上的输入Tensor xGm和yGm搬运到Local Memory,分别存储在xLocal、yLocal,Compute任务负责对xLocal、yLocal执行加法操作,计算结果存储在zLocal中,CopyOut任务负责将输出数据从zLocal搬运至Global Memory上的输出Tensor zGm中。具体请参考add_custom.cpp。
tiling实现
TilingData参数设计,TilingData参数本质上是和并行数据切分相关的参数,本示例算子使用了2个tiling参数:totalLength、tileNum。totalLength是指需要计算的数据量大小,tileNum是指每个核上总计算数据分块个数。比如,totalLength这个参数传递到kernel侧后,可以通过除以参与计算的核数,得到每个核上的计算量,这样就完成了多核数据的切分。tiling实现代码中通过上下文获取输入输出的shape信息,并对应设置TilingData。
调用实现
应用程序通过ASCENDC_CPU_DEBUG 宏区分代码逻辑运行于CPU侧还是NPU侧。
打开样例目录
以命令行方式下载样例代码,master分支为例。
cd ${git_clone_path}/samples/operator/ascendc/0_introduction/3_add_kernellaunch/AddKernelInvocationTilingNeo
配置环境变量
请根据当前环境上CANN开发套件包的安装方式,选择对应配置环境变量的命令。
export ASCEND_INSTALL_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest
export ASCEND_INSTALL_PATH=$HOME/Ascend/ascend-toolkit/latest
export ASCEND_INSTALL_PATH=${install_path}/ascend-toolkit/latest
配置仿真模式日志文件目录,默认为sim_log。
export CAMODEL_LOG_PATH=./sim_log
样例执行
bash run.sh -r [RUN_MODE] -v [SOC_VERSION]
示例如下。
bash run.sh -r cpu -v Ascend310P1
时间 | 更新事项 |
---|---|
2024/05/22 | 新增本readme |
2024/11/11 | 样例目录调整 |
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