Ascend C sqrt算子实战

本文主要是介绍Ascend C sqrt算子实战，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

摘要：编写一个Ascend C的sqrt算子，并通过内核调用方式在cpu和npu模式下进行验证。

本文分享自华为云社区《【2023 · CANN训练营第一季】——Ascend C sqrt算子实战》，作者：dayao。

前言

编写一个Ascend C的sqrt算子，并通过内核调用方式在cpu和npu模式下进行验证。在训练营沙箱环境下，cpu模式工作正常结果正确。

一、概述

先简单回顾下TIK C++算子矢量编程的流程和实现。

矢量算子开发流程如下：

主要工作内容有：

1、算子分析：确定输入输出，确定数学表达式以及底层实现接口，确定核函数定义。

2、算子类的实现：实现init()和process()。init()完成内存初始化，实质上体现的是多核运行，和单核数据切分以及是否开启double buffer优化；Process()实现的是CopyIn，Compute、CopyOut三个流水任务。

3、算子验证：通过核函数的内核调用符的方式调用算子，计算出结果，并于使用相同输入用numpy计算结果进行比对，误差在一定范围内即可。实际应用中，需要使用原有框架的算子进行计算精度比对。

二、算子分析

算子定义如下：假定仍是8个逻辑核。

查询TIK C++的API可知，可以使用（TIK C++ API/矢量计算/单目/Sqrt，采用2级接口）完成运算，得到最终结果。

三、代码分析

直接在训练营课程提供的add_tik2算子工程上修改。代码地址：https://gitee.com/zgx950813/samples/tree/master/tik2_demo/kernel_samples/kernel_add_sample

修改代码目录结构如下：CMakeLists.txt和data_utils.h未作修改，编译和执行脚本run.sh只改了计算结果与真值比对部分。

一）、核函数定义

与例程相比，输入参数只有x。

extern "C" __global__ __aicore__ void sqrt_tik2(__gm__ uint8_t* x, __gm__ uint8_t* z)
{
 KernelSqrt op;
 op.Init(x, z);
 op.Process();
}

二）、算子类

实现方式与add例程类似。init（）函数里初始化内存：x，y的Global Memory ；流水线任务通讯内存；Process（）实现流水线任务；按范式编写CopyIn、Compute、CopyOut。与add例程最大差异是，在compute函数中，调用sqrt的2类接口API实现计算。

class KernelSqrt {
public:
    __aicore__ inline KernelSqrt() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* x, __gm__ uint8_t* z)
    {
 // get start index for current core, core parallel
 xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)x + block_idx * BLOCK_LENGTH, BLOCK_LENGTH);
 zGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)z + block_idx * BLOCK_LENGTH, BLOCK_LENGTH);
 // pipe alloc memory to queue, the unit is Bytes
 pipe.InitBuffer(inQueueX, BUFFER_NUM, TILE_LENGTH * sizeof(half));
 pipe.InitBuffer(outQueueZ, BUFFER_NUM, TILE_LENGTH * sizeof(half));
    }
    __aicore__ inline void Process()
    {
 // loop count need to be doubled, due to double buffer
 constexpr int32_t loopCount = TILE_NUM * BUFFER_NUM;
 // tiling strategy, pipeline parallel
 for (int32_t i = 0; i < loopCount; i++) {
 CopyIn(i);
 Compute(i);
 CopyOut(i);
        }
    }
private:
    __aicore__ inline void CopyIn(int32_t progress)
    {
 // alloc tensor from queue memory
 LocalTensor<half> xLocal = inQueueX.AllocTensor<half>();
 // copy progress_th tile from global tensor to local tensor
 DataCopy(xLocal, xGm[progress * TILE_LENGTH], TILE_LENGTH);
 // enque input tensors to VECIN queue
 inQueueX.EnQue(xLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute(int32_t progress)
    {
 // deque input tensors from VECIN queue
 LocalTensor<half> xLocal = inQueueX.DeQue<half>();
 LocalTensor<half> zLocal = outQueueZ.AllocTensor<half>();
 // call Sqrt instr for computation
 Sqrt(zLocal, xLocal, TILE_LENGTH);
 // enque the output tensor to VECOUT queue
 outQueueZ.EnQue<half>(zLocal);
 // free input tensors for reuse
 inQueueX.FreeTensor(xLocal);
    }
    __aicore__ inline void CopyOut(int32_t progress)
    {
 // deque output tensor from VECOUT queue
 LocalTensor<half> zLocal = outQueueZ.DeQue<half>();
 // copy progress_th tile from local tensor to global tensor
 DataCopy(zGm[progress * TILE_LENGTH], zLocal, TILE_LENGTH);
 // free output tensor for reuse
 outQueueZ.FreeTensor(zLocal);
    }
private:
 TPipe pipe;
 // create queues 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> outQueueZ;
 GlobalTensor<half> xGm, zGm;
};

三）、核函数调用

1、在CPU模式下，通过ICPU_RUN_KF调用

ICPU_RUN_KF(sqrt_tik2, blockDim, x, z); // use this macro for cpu debug

2、在NPU模式下，通过<<<>>>调用

#ifndef __CCE_KT_TEST__
// call of kernel function
void sqrt_tik2_do(uint32_t blockDim, void* l2ctrl, void* stream, uint8_t* x, uint8_t* z)
{
    sqrt_tik2<<<blockDim, l2ctrl, stream>>>(x, z);
}
#endif

由于<<<>>>，只能在NPU模式下调用，所以需要用条件编译，不在CPU调试模式下有效。在调用sqrt_tik2_do，需要按ascendcl应用编程的要求进行。

3、调用代码

通过“__CCE_KT_TEST__”宏区分CPU和NPU模式。

int32_t main(int32_t argc, char* argv[])
{
 size_t inputByteSize = 8 * 2048 * sizeof(uint16_t);  // uint16_t represent half
 size_t outputByteSize = 8 * 2048 * sizeof(uint16_t);  // uint16_t represent half
    uint32_t blockDim = 8;
#ifdef __CCE_KT_TEST__
    uint8_t* x = (uint8_t*)tik2::GmAlloc(inputByteSize);
    uint8_t* z = (uint8_t*)tik2::GmAlloc(outputByteSize);
 ReadFile("./input/input_x.bin", inputByteSize, x, inputByteSize);
 // PrintData(x, 16, printDataType::HALF);
 ICPU_RUN_KF(sqrt_tik2, blockDim, x, z); // use this macro for cpu debug
 // PrintData(z, 16, printDataType::HALF);
 WriteFile("./output/output_z.bin", z, outputByteSize);
    tik2::GmFree((void *)x);
    tik2::GmFree((void *)z);
#else
 aclInit(nullptr);
 aclrtContext context;
 aclError error;
    int32_t deviceId = 0;
 aclrtCreateContext(&context, deviceId);
 aclrtStream stream = nullptr;
 aclrtCreateStream(&stream);
    uint8_t *xHost, *zHost;
    uint8_t *xDevice, *zDevice;
 aclrtMallocHost((void**)(&xHost), inputByteSize);
 aclrtMallocHost((void**)(&zHost), outputByteSize);
 aclrtMalloc((void**)&xDevice, inputByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
 aclrtMalloc((void**)&zDevice, outputByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
 ReadFile("./input/input_x.bin", inputByteSize, xHost, inputByteSize);
 // PrintData(xHost, 16, printDataType::HALF);
 aclrtMemcpy(xDevice, inputByteSize, xHost, inputByteSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
 sqrt_tik2_do(blockDim, nullptr, stream, xDevice, zDevice); // call kernel in this function
 aclrtSynchronizeStream(stream);
 aclrtMemcpy(zHost, outputByteSize, zDevice, outputByteSize, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);
 // PrintData(zHost, 16, printDataType::HALF);
 WriteFile("./output/output_z.bin", zHost, outputByteSize);
 aclrtFree(xDevice);
 aclrtFree(zDevice);
 aclrtFreeHost(xHost);
 aclrtFreeHost(zHost);
 aclrtDestroyStream(stream);
 aclrtResetDevice(deviceId);
 aclFinalize();
#endif
 return 0;
}

四）、基准数据生成——sqrt_tik2.py

使用numpy生成input_x和基准结果golden。

import numpy as np
def gen_golden_data_simple():
 input_x = np.random.uniform(0, 100, [8, 2048]).astype(np.float16)
    golden = np.sqrt(input_x).astype(np.float16)
 input_x.tofile("./input/input_x.bin")
 golden.tofile("./output/golden.bin")
if __name__ == "__main__":
 gen_golden_data_simple()

五）、计算结果比较

使用numpy的allclose()函数比较算子计算与基准数据的结果。实际上由于npu模式编译出错，实际未执行改函数进行比较。CPU模式下，算子计算出的结果与基准golden数据完全一致，两者的md5相同。

四、编译运行

本次课程提供了沙箱运行环境，想个办法把代码搞进去。

一）、配置环境变量

二）、CPU模式

cpu模式顺利编译运行，结果与对比组完全一致。

三）、NPU模式

npu模式下编译报错，因为沙箱时间有限，以后有机会再研究。

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