DeviceAdapter::Run

【免费下载链接】atvossATVOSS（Ascend C Templates for Vector Operator Subroutines）是一套基于Ascend C开发的Vector算子库，致力于为昇腾硬件上的Vector类融合算子提供极简、高效、高性能、高拓展的编程方式。项目地址: https://gitcode.com/cann/atvoss

功能说明

device适配层的主运行接口，负责完成host侧的参数解析，以及准备device侧入参的数据结构对象。

所属头文件链接

/include/elewise/device/device_adapter.h

函数原型

template <typename KernelOp> class DeviceAdapter{ template <typename Args> int64_t Run(const Args& arguments, aclrtStream stream = nullptr) }

参数说明

返回值说明

约束说明

NA

使用示例

template <typename InputDtype, typename OutputDtype> struct AddSubConfig { struct AddSubCompute { template <template <typename> class Tensor> __host_aicore__ constexpr auto Compute() const { auto in1 = Atvoss::PlaceHolder<1, Tensor<InputDtype>, Atvoss::ParamUsage::IN>(); auto in2 = Atvoss::PlaceHolder<2, Tensor<InputDtype>, Atvoss::ParamUsage::IN>(); auto in3 = Atvoss::PlaceHolder<3, InputDtype, Atvoss::ParamUsage::IN>(); auto out = Atvoss::PlaceHolder<4, Tensor<OutputDtype>, Atvoss::ParamUsage::OUT>(); return (out = in1 + in2 - in3); }; }; using ArchTag = Atvoss::Arch::DAV_3510; using BlockOp = Atvoss::Ele::BlockBuilder<AddSubCompute, ArchTag>; using KernelOp = Atvoss::Ele::KernelBuilder<BlockOp>; using DeviceOp = Atvoss::DeviceAdapter<KernelOp>; }; template <typename InputDtype, typename OutputDtype> static void Run() { /* ACL init and stream create */ ... Atvoss::Tensor<InputDtype> in1(deviceIn1, {{3, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0}}, 2); Atvoss::Tensor<InputDtype> in2(deviceIn2, {{3, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0}}, 2); InputDtype in3 = 5.0; Atvoss::Tensor<OutputDtype> out(deviceOut, {{3, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0}}, 2); auto arguments = Atvoss::ArgumentsBuilder{}.inputOutput(in1, in2, in3, out).attr("dim", 5).build(); using DeviceOp = typename AddSubConfig<InputDtype, OutputDtype>::DeviceOp; DeviceOp deviceOp; // 🔥🔥🔥 使用示例 🔥🔥🔥 deviceOp.Run(arguments, stream); // 🔥🔥🔥 使用示例 🔥🔥🔥 } int main(int argc, char const* argv[]) { Run<float, float>(); return 0; }

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