CANN/ops-blas Sdot算子实现

Sdot算子实现

【免费下载链接】ops-blas本项目是CANN提供的高性能线性代数计算以及轻量化GEMM调用算子库。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-blas

概述

BLAS Sdot算子实现。

Sdot(Real Dot Product)算子实现了两个实数向量的点积运算，是BLAS基础线性代数库中的核心算子之一。

该算子广泛应用于信号处理、统计学和线性代数等领域。

支持的产品

• 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

目录结构介绍

├── sdot │ ├── CMakeLists.txt // 编译工程文件 │ ├── README.md // 说明文档 │ └── sdot_test.cpp // 算子调用样例

算子描述

• 算子功能：
  sdot算子实现了两个实数向量的点积运算。对应的数学表达式为：

result = x · y = Σ(x[i] * y[i]) for i = 0 to n-1

其中x和y是实数向量。

对应的接口为：

aclblasStatus_t aclblasSdot(aclblasHandle handle, const int64_t n, uint8_t *x, const int64_t incx, uint8_t *y, const int64_t incy, uint8_t *result);

• 算子规格：

  算子类型(OpType)	Sdot
  算子输入	name	shape	data type	format
  	x	N	float	ND
  	y	N	float	ND
  算子输出	result	1	float	ND
  核函数名	sdot_kernel

• 算子实现：

  1. 数据搬运：将输入数据从x和y的GM地址分块搬运到UB
  2. 乘法运算：使用mul_v指令计算x[i] * y[i]
  3. 累加归约：使用cadd_v指令对所有乘法结果进行累加
  4. 多核归约：所有核心的结果汇总到core 0，得到最终结果

  关键优化：

  • 使用mul_v和cadd_v向量化指令进行乘法和累加，提升性能
  • 采用ping-pong流水线，实现数据搬运和计算的重叠
  • 支持多核并行计算，提升大规模数据处理能力

• 调用实现
  使用内核调用符<<<>>>调用核函数。

编译运行

在本样例根目录下执行如下步骤，编译并执行算子。

• 配置环境变量
  请根据当前环境上CANN开发套件包的安装方式，选择对应配置环境变量的命令。

  • 默认路径，root用户安装CANN软件包

    source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh

  • 默认路径，非root用户安装CANN软件包

    source $HOME/Ascend/cann/set_env.sh

  • 指定路径install_path，安装CANN软件包

    source ${install_path}/cann/set_env.sh

• 样例执行

  bash build.sh --ops=sdot --run # --ops=<算子名> --run可选参数，执行测试样例

  执行结果如下，说明精度对比成功。

  [Success] Case accuracy is verification passed.

算子特性

性能特性

• 向量化计算：使用底层向量化指令（mul_v、cadd_v）实现高性能计算
• 流水线并行：采用ping-pong双缓冲技术，实现数据搬运和计算的重叠
• 多核并行：支持多核并行计算，自动分配计算任务

数据布局

• 输入向量：实数向量连续存储
  • x = [x0, x1, x2, ..., xn-1]
  • y = [y0, y1, y2, ..., yn-1]
• 输出结果：实数结果
  • result = Σ(x[i] * y[i])

精度要求

• 相对误差 < 1e-5

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