l0n0lacl 2.0.6

用于调用ascendc编写的算子

1 功能描述

由于在ascendc算子开发过程中运行算子比较复杂，为了简化算子的运行，将运行算子变成可以用python直接调用的函数。所以编写了此代码。

2 安装

pip install l0n0lacl

3 运行算子实例

3.1 先切换到cann环境,比如我的环境是:

source /home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

3.2 设置要用到的设备

export ASCEND_VISIBLE_DEVICES=0,1

3.3 运行算子

from l0n0lacl import *
import numpy as np
import ctypes
import time
设备.设置内存共享组([0, 1])
a = np.random.uniform(-2, -1, (1024))
a_out = np.zeros_like(a)
a = 张量(a)
a_out = 张量(a_out)
a.切换到设备(1)
# a_out.切换到设备(1)
fn = 算子运行器('Abs')
out = fn(a, a_out)
print(out[1])

fn = 算子运行器('InplaceAcos')
a = np.random.uniform(-1, 1, (2000,2000)).astype(np.float16)
print(a)
out = fn(a)
print(out[0])

fn = 算子运行器('AdaptiveAvgPool2d')
a = np.random.uniform(0, 100, (2, 100, 100)).astype(np.float32)
out = np.zeros((2, 3, 3), dtype=a.dtype)
a = 张量(a, 格式=张量格式.NCL)
out = 张量(out).变更格式(张量格式.NCL)
output = fn(a, [3, 3], out)
print(output[2])


fn = 算子运行器('Addmv')
s = np.ones(3, dtype=np.float32)
mat = np.random.uniform(-1, 1, (3, 40000)).astype(np.float32)
vec = np.random.uniform(-1, 1, 40000).astype(np.float32)
alpha = 1.2
beta = 标量(1.1)
out = np.zeros(3, dtype=np.float32)
output = fn(s, mat, vec, alpha, beta, out, ctypes.c_int8(1))
print(output[-2])

fn = 算子运行器('Any')
s = np.random.uniform(-1, -0.5, (3, 4))
out = np.zeros(3, dtype=np.bool_)
output = fn(s, [1], ctypes.c_bool(False), out)
print(output[-1])

3.3 算子查找顺序

如果 ${NO_VENDORS_OPP} != '1':
    查找 ${ASCEND_OPP_PATH}/vendors目录(自己写的算子默认安装目录) 
查找 ${ASCEND_HOME_PATH}/lib64/libopapi.so 支持的算子(也就是官方算子包)

• NO_VENDORS_OPP 如果不需要使用自定义算子, 可以添加此环境变量
• ASCEND_OPP_PATH cann自带环境变量 在(source /home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh)时设置
• ASCEND_HOME_PATHcann自带环境变量在(source /home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh)时设置