DeviceAdapter
【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
构造device适配层对象,用来桥接host和device。
所属头文件链接
/include/elewise/device/device_adapter.h
函数原型
template <typename KernelOp> class DeviceAdapter{ DeviceAdapter() {}; }参数说明
| 参数名称 | 参数类型 | 输入/输出 | 数据类型 | 参数说明 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|---|
| KernelOp | 模板参数 | 输入 | NA | kernel层的用户静态配置和调度策略 | NA |
返回值说明
| 返回值数据类型 | 返回值说明 |
|---|---|
| DeviceAdapter | 返回device适配层对象 |
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>; // 🔥🔥🔥 使用示例 🔥🔥🔥 using DeviceOp = Atvoss::DeviceAdapter<KernelOp>; // 🔥🔥🔥 使用示例 🔥🔥🔥 }; 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; deviceOp.Run(arguments, stream); } int main(int argc, char const* argv[]) { Run<float, float>(); return 0; }【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
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考