1.实操题目：

使用Ascend C实现Addcdiv算子
参考pytorch的Addcdiv算子，实现Ascend C算子Addcdiv,算子命名为AddcdivCustom相关算法:out= x+ y/z*value
要求:
1、完成Kernel侧实现代码和host侧调用算子代码，支持fp16类型输入
2、完成AcInn方式调用编写好的算子
3、根据提供的测试用例，使用aclnn方式调用验证通过，精度偏差小于1e-3

2.环境准备

我是在华为云ModelArts西南贵阳一创建的Notebook，镜像为：

mindspore_2.2.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b

3.算子分析

算子分析的流程图如下：

对应题目，本题主要解决的是Kernel侧代码、Host侧代码，单算子调用时的代码。
Addcdiv算子的数学表达式为：out= x+ y/z*value
算子分析表格为

整个算子分析计算过程分为三个阶段：CopyIn,Compute,CopyOut
CopyIn:搬入x,y,z,value到Local内存，其中value是标量，要解决标量怎么传入
Compute:使用Local内存进行计算
CopyOut:搬运Local计算结果到out
这里我打算创建两个临时变量tmpBuf1和tmpBuf2分别用于存放y/z，y/z*value的值。

4.算子开发

4.1创建算子工程

CANN软件包中提供了工程创建工具msopgen，我们可以输入算子原型定义文件生成Ascend C算子开发工程。
编写AddcdivCustom算子的原型定义json文件,如下：

[
    {
        "op": "AddcdivCustom",
        "language": "cpp",
        "input_desc": [
            {
                "name": "x",
                "param_type": "required",
                "format": ["ND"],
                "type": ["fp16"]
            },
            {
                "name": "y",
                "param_type": "required",
                "format": ["ND"],
                "type": ["fp16"]
            },
            {
                "name": "z",
                "param_type": "required",
                "format": ["ND"],
                "type": ["fp16"]
            },
            {
                "name": "value",
                "param_type": "required",
                "format": ["ND"],
                "type": ["fp16"]
            }
        ],
        "output_desc": [
            {
                "name": "out",
                "param_type": "required",
                "format": ["ND"],
                "type": ["fp16"]
            }
        ]
    }
]

然后使用以下命令生成算子文件夹：

/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages/bin/msopgen gen -i /home/ma-user/work/samples/addcdiv_custom.json -c ai_core-Ascend910B2  -lan cpp -out /home/ma-user/work/samples/AddcdivCustom

生成的AddcdivCustom算子文件夹如下：

build_out文件夹是后面编译部署生成的，这里我们主要要修改的文件有：CMakePresets.json，op_host目录下的addcdiv_custom_tiling.h、addcdiv_custom.cpp、op_kernel目录下的addcdiv_custom.cpp。
下面分别展开

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4.2 op_kernel侧实现

Init()方法实现

可以先把Add_custom算子的kernel侧实现代码复制过来，然后在此基础上进行修改，首先是KernelAddcdiv类的初始化代码，题目有四个输入，一个输出，修改如下：

该代码使用GM_ADDR初始化x,y,z,value,out五个变量，x,y,z都是输入矢量，用SetGlobalBuffer()方法分配内存，因为value是标量，这里通过reinterpret_cast将value强制转换为__gm__ half类型，并赋给inputVal1进行运算。后面还初始化了临时变量tmpBuf1，tmpBuf2，这两个变量使用了 TPosition::VECCALC 类型的缓冲区对象，定义如下：

TBuf<TPosition::VECCALC> tmpBuf1, tmpBuf2;

CopyIn()方法实现

通过 inQueueX.AllocTensor()，inQueueY.AllocTensor() 和 inQueueZ.AllocTensor()，为本地张量（LocalTensor）对象 xLocal、yLocal 和 zLocal 在本地内存中分配空间。这些本地张量对象用于存储从全局内存复制过来的数据。

Compute()方法实现

Compute()函数是算子开发的核心，这里我用到了上述定义的两个临时变量，y/z的值暂时放在tmpBuf1,y/z*value的值放在tmpBuf2。
使用Get()方法从临时变量获取指定长度的Tensor参与计算：

LocalTensor<half> tmp1 = tmpBuf1.Get<half>();
LocalTensor<half> tmp2 = tmpBuf2.Get<half>();

Compute()函数代码如下：

这里用到了Muls()方法用于矢量中每个元素与标量求积

CopyOut()方法实现

4.2 op_host侧实现

addcdiv_custom_tiling.h文件实现

这个文件要修改的地方是TilingData结构定义头文件的编写

addcdiv_custom.cpp文件实现

该文件是Tiling函数实现代码，主要修改算子原型注册代码，如下

5.算子工程编译和部署

算子kernel侧和host侧代码实现了之后，需要对算子工程进行编译，生成自定义算子安装包*.run
编译之前要修改CMakePresets.json文件下的ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH变量，修改成你实际的CANN安装路径，我的修改如下:

修改好之后，切换到AddcdivCustom目录下，执行以下命令：
./build.sh
编译成功截图如下：

此时会生成一个build_out文件夹，里面有一个文件custom_opp_euleros_aarch64.run，使用以下命令部署
./custom_opp_euleros_aarch64.run

看到SUCCESS代表算子部署成功

6.使用aclnn方式调用

把AddCustom算子的AclNNInvocation文件夹复制一遍，目录位于samples/operator/AddCustomSample / FrameworkLaunch/AclNNInvocation，目录结构如下：

需要修改的文件有scripts文件下的gen_data.py，verify_result.py，src文件下的main.cpp，op_runner.cpp

gen_data.py修改

verify_result.py修改

main.cpp修改

要修改输入输出文件的位置

op_runner.cpp修改

要修改调用的算子名称，以及引入aclnn_addcdiv_custom.h头文件

修改完上述文件之后，就可以使用ACLNN的方式调用验证算子，进入AclNNInvocation文件夹，运行以下命令
bash run.sh
打印如下图，则代表测试通过!

总结：

以上就是Ascend C代码实操课的作业分享，其实理解了算子开发的流程之后，做起来就没那么吃力了，归纳起来就是先用msopgen工具生成算子工程文件，然后分别修改op_kernel侧和op_host侧的代码，然后进行编译和部署就可以了，后续还可以通过aclnn调用的方式调用AddCustom算子工程。