【2023 · CANN训练营第一季】——Ascend C算子代码分析—Add算子

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dayao 发表于 2023/05/31 13:39:49 2023/05/31
【摘要】 Ascend C算子（TIK C++）使用C/C++作为前端开发语言，通过四层接口抽象、并行编程范式、孪生调试等技术，极大提高算子开发效率，助力AI开发者低成本完成算子开发和模型调优部署。学习完理论后，上代码，通过实践理解Ascend C算子的概念，掌握开发流程，以及内核调用符方式的调试方法。

前言：Ascend C算子（TIK C++）使用C/C++作为前端开发语言，通过四层接口抽象、并行编程范式、孪生调试等技术，极大提高算子开发效率，助力AI开发者低成本完成算子开发和模型调优部署。学习完理论后，上代码，通过实践理解Ascend C算子的概念，掌握开发流程，以及内核调用符方式的调试方法。

一、算子分析

        Add算子的数学公式:%5Cvec%7Bz%7D%20%3D%20%5Cvec%7Bx%7D%20%20%2B%20%5Cvec%7By%7D%20，为简单起见，设定输入张量x, y,z为固定shape(8,2048)，数据类型dtype为half类型，数据排布类型format为ND。

        确定如下内容：

        1、计算逻辑:输入数据需要先搬入到片上存储，然后使用计算接口（TIK C++ API/矢量计算/双目/ADD，采用2级接口）完成两个加法运算，得到最终结果，再搬出到外部存储。

        2、输入与输出

        输入：%5Cvec%7Bx%7D%20%E3%80%81%5Cvec%7By%7D%20：固定shape(8，2048)，数据排布类型为ND。

        输出：%5Cvec%7Bz%7D%20：与输入相同，固定shape(8，2048)，数据排布类型为ND。

        3、核函数名称和入参

        核函数名称：定义为add_tik2

        入参3个，x，y，z：x，y为输入向量在Global Memory上的内存地址，z为计算结果输出到Global Memory上的内存地址。 

二、代码分析

    代码结构：

一）算子实现——Add_tik2.cpp

1、核函数定义

extern "C" __global__ __aicore__ void add_tik2(__gm__ uint8_t* x, __gm__ uint8_t* y, __gm__ uint8_t* z)

2、核函数实现——算子类的init()和process()

1）在核函数里实例化算子类KernelAdd，并调用init()实现初始化；调用process()实现流水操作

extern "C" __global__ __aicore__ void add_tik2(__gm__ uint8_t* x, __gm__ uint8_t* y, __gm__ uint8_t* z)
{
    KernelAdd op;
    op.Init(x, y, z);
    op.Process();
}

2）KernelAdd算子类定义

class KernelAdd {
public:
    __aicore__ inline KernelAdd() {}
    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* x, __gm__ uint8_t* y, __gm__ uint8_t* z)
    {
        // get start index for current core, core parallel
        xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)x + block_idx * BLOCK_LENGTH, BLOCK_LENGTH);
        yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)y + 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(inQueueY, 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>();
        LocalTensor<half> yLocal = inQueueY.AllocTensor<half>();
        // copy progress_th tile from global tensor to local tensor
        DataCopy(xLocal, xGm[progress * TILE_LENGTH], TILE_LENGTH);
        DataCopy(yLocal, yGm[progress * TILE_LENGTH], TILE_LENGTH);
        // enque input tensors to VECIN queue
        inQueueX.EnQue(xLocal);
        inQueueY.EnQue(yLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute(int32_t progress)
    {
        // deque input tensors from VECIN queue
        LocalTensor<half> xLocal = inQueueX.DeQue<half>();
        LocalTensor<half> yLocal = inQueueY.DeQue<half>();
        LocalTensor<half> zLocal = outQueueZ.AllocTensor<half>();
        // call Add instr for computation
        Add(zLocal, xLocal, yLocal, TILE_LENGTH);
        // enque the output tensor to VECOUT queue
        outQueueZ.EnQue<half>(zLocal);
        // free input tensors for reuse
        inQueueX.FreeTensor(xLocal);
        inQueueY.FreeTensor(yLocal);
    }
    __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, inQueueY;
    // create queue for output, in this case depth is equal to buffer num
    TQue<QuePosition::VECOUT, BUFFER_NUM> outQueueZ;
    GlobalTensor<half> xGm, yGm, zGm;
};

3）算子类——init()

    __aicore__ inline void Init(__gm__ uint8_t* x, __gm__ uint8_t* y, __gm__ uint8_t* z)
    {
        // get start index for current core, core parallel
        xGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)x + block_idx * BLOCK_LENGTH, BLOCK_LENGTH);
        yGm.SetGlobalBuffer((__gm__ half*)y + 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(inQueueY, BUFFER_NUM, TILE_LENGTH * sizeof(half));
        pipe.InitBuffer(outQueueZ, BUFFER_NUM, TILE_LENGTH * sizeof(half));
    }

4）算子类——process()

    __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);
        }
    }


    __aicore__ inline void CopyIn(int32_t progress)
    {
        // alloc tensor from queue memory
        LocalTensor<half> xLocal = inQueueX.AllocTensor<half>();
        LocalTensor<half> yLocal = inQueueY.AllocTensor<half>();
        // copy progress_th tile from global tensor to local tensor
        DataCopy(xLocal, xGm[progress * TILE_LENGTH], TILE_LENGTH);
        DataCopy(yLocal, yGm[progress * TILE_LENGTH], TILE_LENGTH);
        // enque input tensors to VECIN queue
        inQueueX.EnQue(xLocal);
        inQueueY.EnQue(yLocal);
    }
    __aicore__ inline void Compute(int32_t progress)
    {
        // deque input tensors from VECIN queue
        LocalTensor<half> xLocal = inQueueX.DeQue<half>();
        LocalTensor<half> yLocal = inQueueY.DeQue<half>();
        LocalTensor<half> zLocal = outQueueZ.AllocTensor<half>();
        // call Add instr for computation
        Add(zLocal, xLocal, yLocal, TILE_LENGTH);
        // enque the output tensor to VECOUT queue
        outQueueZ.EnQue<half>(zLocal);
        // free input tensors for reuse
        inQueueX.FreeTensor(xLocal);
        inQueueY.FreeTensor(yLocal);
    }
    __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);
    }

二）算子验证

1、算子调用——main.c

1）CPU方式——通过ICPU_RUN_KF宏调用

#ifdef __CCE_KT_TEST__
    uint8_t* x = (uint8_t*)tik2::GmAlloc(inputByteSize);
    uint8_t* y = (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);
    ReadFile("./input/input_y.bin", inputByteSize, y, inputByteSize);
    // PrintData(y, 16, printDataType::HALF);

    ICPU_RUN_KF(add_tik2, blockDim, x, y, 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 *)y);
    tik2::GmFree((void *)z);

2）NPU方式——内核调用符方式

使用NPU方式，需要按照AscendCL的编程流程调用。

#ifdef __CCE_KT_TEST__
	 //cpu 方式
#else
    aclInit(nullptr);
    aclrtContext context;
    aclError error;
    int32_t deviceId = 0;
    aclrtCreateContext(&context, deviceId);
    aclrtStream stream = nullptr;
    aclrtCreateStream(&stream);

    uint8_t *xHost, *yHost, *zHost;
    uint8_t *xDevice, *yDevice, *zDevice;
    aclrtMallocHost((void**)(&xHost), inputByteSize);
    aclrtMallocHost((void**)(&yHost), inputByteSize);
    aclrtMallocHost((void**)(&zHost), outputByteSize);
    aclrtMalloc((void**)&xDevice, inputByteSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
    aclrtMalloc((void**)&yDevice, outputByteSize, 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);
    ReadFile("./input/input_y.bin", inputByteSize, yHost, inputByteSize);
    // PrintData(yHost, 16, printDataType::HALF);
    aclrtMemcpy(xDevice, inputByteSize, xHost, inputByteSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);
    aclrtMemcpy(yDevice, inputByteSize, yHost, inputByteSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE);

    add_tik2_do(blockDim, nullptr, stream, xDevice, yDevice, 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(yDevice);
    aclrtFree(zDevice);
    aclrtFreeHost(xHost);
    aclrtFreeHost(yHost);
    aclrtFreeHost(zHost);

    aclrtDestroyStream(stream);
    aclrtResetDevice(deviceId);
    aclFinalize();
#endif

实质上，使用的是内核调用符方式：<<<>>>

#ifndef __CCE_KT_TEST__
// call of kernel function
void add_tik2_do(uint32_t blockDim, void* l2ctrl, void* stream, uint8_t* x, uint8_t* y, uint8_t* z)
{
    add_tik2<<<blockDim, l2ctrl, stream>>>(x, y, z);
}
#endif

2、算子验证

        通过numpy生成输入x，y的值，并计算出x+y的值作为精度比对基准，上述三个数据落盘存储，然后调用写好的add算子在CPU模式和npu模式下分别以落盘的x，y作为输入，计算出结果z，并于numpy的计算结果进行对比，验证。采用计算md5方式比较add算子和numpy对相同输入的计算结果，两者md5相同，则两个文件完全相同。

1）生成基准数据——add_tik2.py

        用numpy的随机生成输入：input_x和input_y，并计算出input_x+input_y的值golden作为比对基准数据，并落盘存储。

import numpy as np

def gen_golden_data_simple():
    input_x = np.random.uniform(-100, 100, [8, 2048]).astype(np.float16)
    input_y = np.random.uniform(-100, 100, [8, 2048]).astype(np.float16)
    golden = (input_x + input_y).astype(np.float16)

    input_x.tofile("./input/input_x.bin")
    input_y.tofile("./input/input_y.bin")
    golden.tofile("./output/golden.bin")


if __name__ == "__main__":
    gen_golden_data_simple()

2）数据比对

        直接比较算子计算结果和基准数据的md5，两者相同，则数据完全相同。在run.sh的末尾处。

# 验证计算结果
echo "md5sum: ";md5sum output/*.bin

三、运行调试

        本次训练营没有提供开发环境，提供了一个沙箱，沙箱已经安装好了开发环境。首先把代码搞沙箱里面。老师为了简化操作，提前将cpu和npu模式下的编译和运行，封装到脚本run.sh中。使用脚本命令分别执行CPU或NPU模式下的调试。

        一）CPU模式下运行、调试

        1、编译、运行：

bash run.sh add_tik2 ascend910 aicore cpu

        编译及运行结果：


        2、gdb调试：

        使用gdb单步调试算子计算精度，也可以在代码中直接编写printf(...)来观察数值的输出。由于cpu调测已转为多进程调试，每个核都是一个独立的子进程，故gdb需要转换成子进程调试的方式。

        在gdb启动后，首先设置跟踪子进程，之后再打断点，就会停留在子进程中，设置的命令为：

set follow-fork-mode child

        这样，停留在遇到断点的第一个子进程中。其余不再赘述。

        二）NPU模式下运行、调试

        1、运行：

bash run.sh add_tik2 ascend910 aicore npu

        编译及运行结果：

        2、调试：

        在真实芯片上获取profiling数据，进行性能精细调优。

msprof --application="./add_tik2_npu" --output="./out" --ai-core=on --aic-metrics="PipeUtilization"

        执行过程如下：


        执行后，对Profiling数据进行解析与导出，存放在工程的下述目录下。





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