aclnnClamp
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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
接口功能：将输入的所有元素限制在[min,max]范围内，如果min为None，则没有下限，如果max为None，则没有上限。
计算公式：
$$ {y}{i} = max(min({{x}{i}},{max_value}{i}),{min_value}{i}) $$
函数原型
每个算子分为两段式接口，必须先调用“aclnnClampGetWorkspaceSize”接口获取计算所需workspace大小以及包含了算子计算流程的执行器，再调用“aclnnClamp”接口执行计算。
aclnnStatus aclnnClampGetWorkspaceSize( const aclTensor *self, const aclScalar *clipValueMin, const aclScalar *clipValueMax, aclTensor *out, uint64_t *workspaceSize, aclOpExecutor **executor)aclnnStatus aclnnClamp( void* workspace, uint64_t workspaceSize, aclOpExecutor* executor, const aclrtStream stream)aclnnClampGetWorkspaceSize
参数说明
参数名 输入/输出 描述 使用说明 数据类型 数据格式 维度（shape） 非连续Tensor self（aclTensor*） 输入 输入Tensor，需要进行限制的张量，即公式中的xi。 - FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 ND 1-8 √ clipValueMin（aclScalar*） 输入 输入Scalar，对self的下界进行限制，即公式中的min_valuei。 数据类型与self的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互转换关系）。 FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 - - - clipValueMax（aclScalar*） 输入 输入Scalar，对self的上界进行限制，即公式中的max_valuei。 数据类型与self的数据类型需满足数据类型推导规则（参见互转换关系）。 FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 - - - out（aclTensor*） 输出 输出tensor，shape和self保持一致。 - FLOAT16、FLOAT、FLOAT64、INT8、UINT8、INT16、INT32、INT64、BOOL、BFLOAT16 ND 与self保持一致 √ workspaceSize（uint64_t*） 输出 返回需要在Device侧申请的workspace大小。 - - - - - executor（aclOpExecutor**） 输出 返回op执行器，包含了算子计算流程。 - - - - - Atlas 训练系列产品 、 Atlas 推理系列产品 ：
- self和out的数据类型不支持BOOL、BFLOAT16。
- clipValueMin和clipValueMax的数据类型不支持BFLOAT16。
Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品 、 Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 ：
- self和out的数据类型不支持BOOL。
Ascend 950PR/Ascend 950DT ：
- self、clipValueMin和clipValueMax数据类型需满足数据类型推导规则（参见TensorScalar互推导关系）
- out的数据类型需要是self、clipValueMin、clipValueMax推导之后可转换的数据类型。
- self、clipValueMin、clipValueMax和out的数据类型不支持BOOL。
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_NULLPTR 161001 传入的self、out其中一个为空指针，或者max、min全为空指针。 ACLNN_ERR_PARAM_INVALID 161002 self、out的数据类型和数据格式不在支持的范围之内。
aclnnClamp
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aclnnClampGetWorkspaceSize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。
约束说明
- 确定性计算：
- aclnnClamp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_clamp.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 shape_size = 1; for (auto i : shape) { shape_size *= i; } return shape_size; } 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 PrepareInputAndOutput( std::vector<int64_t>& shape, void** selfDeviceAddr, aclTensor** self, aclScalar** max, aclScalar** min, void** outDeviceAddr, aclTensor** out) { int8_t max_v = 5; int8_t min_v = 2; std::vector<int8_t> selfHostData = {0, 1, 0, 3, 0, 5, 0, 7}; std::vector<int8_t> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; // 创建self aclTensor auto ret = CreateAclTensor(selfHostData, shape, selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 创建max *max = aclCreateScalar(&max_v, aclDataType::ACL_INT8); CHECK_RET(*max != nullptr, return ret); // 创建min *min = aclCreateScalar(&min_v, aclDataType::ACL_INT8); CHECK_RET(*min != nullptr, return ret); // 创建out aclTensor ret = CreateAclTensor(outHostData, shape, outDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT8, out); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); return ACL_SUCCESS; } void ReleaseTensorAndScalar(aclTensor* self, aclScalar* max, aclScalar* min, aclTensor* out) { aclDestroyTensor(self); aclDestroyScalar(max); aclDestroyScalar(min); aclDestroyTensor(out); } void ReleaseDevice( void* selfDeviceAddr, void* outDeviceAddr, uint64_t workspaceSize, void* workspaceAddr, aclrtStream stream, int32_t deviceId) { aclrtFree(selfDeviceAddr); aclrtFree(outDeviceAddr); if (workspaceSize > 0) { aclrtFree(workspaceAddr); } aclrtDestroyStream(stream); aclrtResetDevice(deviceId); aclFinalize(); } int main() { // 1. 固定写法，device/stream初始化, 参考acl对外接口列表 // 根据自己的实际device填写deviceId int32_t deviceId = 0; aclrtStream stream; auto ret = Init(deviceId, &stream); // check根据自己的需要处理 CHECK_RET(ret == 0, LOG_PRINT("Init acl failed. ERROR: %d\n", ret); return ret); // 2. 构造输入与输出，需要根据API的接口定义构造 std::vector<int64_t> shape = {4, 2}; void* selfDeviceAddr = nullptr; void* outDeviceAddr = nullptr; aclTensor* self = nullptr; aclScalar* max = nullptr; aclScalar* min = nullptr; aclTensor* out = nullptr; float max_v = 5; float min_v = 2; std::vector<float> selfHostData = {0, 1, 0, 3, 0, 5, 0, 7}; std::vector<float> outHostData = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0}; // 创建self aclTensor ret = CreateAclTensor(selfHostData, shape, &selfDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &self); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); // 创建max max = aclCreateScalar(&max_v, aclDataType::ACL_FLOAT); CHECK_RET(max != nullptr, return ret); // 创建min min = aclCreateScalar(&min_v, aclDataType::ACL_FLOAT); CHECK_RET(min != nullptr, return ret); // 创建out aclTensor ret = CreateAclTensor(outHostData, shape, &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 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor; // 调用aclnnClamp第一段接口 ret = aclnnClampGetWorkspaceSize(self, min, max, out, &workspaceSize, &executor); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnClampGetWorkspaceSize 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aclnnClamp第二段接口 ret = aclnnClamp(workspaceAddr, workspaceSize, executor, stream); CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("aclnnClamp 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(shape); std::vector<float> resultData(size, 0); ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr, size * sizeof(float), 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("result[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]); } // 6. 释放aclTensor和aclScalar，需要根据具体API的接口定义修改 ReleaseTensorAndScalar(self, max, min, out); // 7. 释放device 资源 ReleaseDevice(selfDeviceAddr, outDeviceAddr, workspaceSize, workspaceAddr, stream, deviceId); 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
