基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用

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摘要:本文介绍了昇腾计算语言AscendCL的基本概念,并以示例代码的形式介绍了如何基于AscendCL开发AI推理应用,最后配以实际的操作演示说明如何编译运行应用。

本文分享自华为云社区《基于昇腾计算语言AscendCL开发AI推理应用》,作者:昇腾CANN。

初始AscendCL

AscendCL(Ascend Computing Language,昇腾计算语言)是昇腾计算开放编程框架,是对底层昇腾计算服务接口的封装,它提供运行时资源(例如设备、内存等)管理、模型加载与执行、算子加载与执行、图片数据编解码/裁剪/缩放处理等API库,实现在昇腾CANN平台上进行深度学习推理计算、图形图像预处理、单算子加速计算等能力。简单来说,就是统一的API框架,实现对所有资源的调用

如何基于AscendCL开发推理应用

首先,我们得先了解下,使用AscendCL时,经常会提到的“数据类型的操作接口” ,这是什么呢?为啥会存在?

在C/C++中,对用户开放的数据类型通常以Struct结构体方式定义、以声明变量的方式使用,但这种方式一旦结构体要增加成员参数,用户的代码就涉及兼容性问题,不便于维护,因此AscendCL对用户开放的数据类型,均以接口的方式操作该数据类型,例如,调用某个数据类型的Create接口创建该数据类型、调用Get接口获取数据类型内参数值、调用Set接口设置数据类型内的参数值、调用Destroy接口销毁该数据类型,用户无需关注定义数据类型的结构体长什么样,这样即使后续数据类型需扩展,只需增加该数据类型的操作接口即可,也不会引起兼容性问题。

所以,总结下,“数据类型的操作接口”就是创建数据类型、Get/Set数据类型中的参数值、销毁数据类型的一系列接口,存在的最大好处就是减少兼容性问题

接下来,进入我们今天的主题,怎么用AscendCL的接口开发网络模型推理场景下的应用。看完本文介绍的关键知识点,也可以到 “昇腾文档中心[1]”查阅详细的文档介绍。

AscendCL初始化与去初始化

使用AscendCL接口开发应用时,必须先初始化AscendCL ,否则可能会导致后续系统内部资源初始化出错,进而导致其它业务异常。在初始化时,还支持以下跟推理相关的配置项(例如,性能相关的采集信息配置),以json格式的配置文件传入AscendCL初始化接口。如果当前的默认配置已满足需求(例如,默认不开启性能相关的采集信息配置),无需修改,可向AscendCL初始化接口中传入NULL,或者可将配置文件配置为空json串(即配置文件中只有{})。

有初始化就有去初始化,在确定完成了AscendCL的所有调用之后,或者进程退出之前,需调用AscendCL接口实现AscendCL去初始化。

// 此处以伪代码的形式展示接口的调用流程
// 初始化
// 此处的..表示相对路径,相对可执行文件所在的目录,例如,编译出来的可执行文件存放在out目录下,此处的..就表示out目录的上一级目录
const char *aclConfigPath = "../src/acl.json";
aclError ret = aclInit(aclConfigPath);
// ......
// 去初始化
ret = aclFinalize();

运行管理资源申请与释放

运行管理资源包括Device、Context、Stream、Event等,此处重点介绍Device、Context、Stream,其基本概念如下图所示 。

您需要按顺序依次申请如下运行管理资源:Device、Context、Stream,确保可以使用这些资源执行运算、管理任务。所有数据处理都结束后,需要按顺序依次释放运行管理资源:Stream、Context、Device

在申请运行管理资源时,Context、Stream支持隐式创建和显式创建两种申请方式。

// 此处以伪代码的形式展示接口的调用流程,以显式创建Context和Stream为例
// 运行管理资源申请
// 1、指定运算的Device
aclError ret = aclrtSetDevice(deviceId);
// 2、显式创建一个Context,用于管理Stream对象
ret = aclrtCreateContext(context, deviceId);
// 3、显式创建一个Stream,用于维护一些异步操作的执行顺序,确保按照应用程序中的代码调用顺序执行任务
ret = aclrtCreateStream(stream);
//......
// 运行管理资源释放
// 1、销毁Stream
ret = aclrtDestroyStream(stream);
// 2、销毁Context
ret = aclrtDestroyContext(context);
// 3、释放Device资源
ret = aclrtResetDevice(deviceId);
//......

媒体数据处理

如果模型对输入图片的宽高要求与用户提供的源图不一致,AscendCL提供了媒体数据处理的接口,可实现抠图、缩放、格式转换、视频或图片的编解码等,将源图裁剪成符合模型的要求。后续期刊中会展开说明这个功能,本期着重介绍模型推理的部分,以输入图片满足模型的要求为例。

模型加载

模型推理场景下,必须要有适配昇腾AI处理器的离线模型(*.om文件),我们可以使用ATC(Ascend Tensor Compiler)来构建模型。如果模型推理涉及动态Batch、动态分辨率等特性,需在构建模型增加相关配置。关于如何使用ATC来构建模型,请参见“昇腾文档中心[1]”。

有了模型,就可以开始加载了,当前AscendCL支持以下几种方式加载模型:

  • 从*.om文件中加载模型数据,由AscendCL管理内存
  • 从*.om文件中加载模型数据,由用户自行管理内存
  • 从内存中加载模型数据,由AscendCL管理内存
  • 从内存中加载模型数据,由用户自行管理内存

由用户自行管理内存时,需关注工作内存、权值内存。工作内存用于存放模型执行过程中的临时数据,权值内存用于存放权值数据。这个时候,是不是有疑问了,我怎么知道工作内存、权值内存需要多大?不用担心,AscendCL不仅提供了加载模型的接口,同时也提供了“根据模型文件获取模型执行时所需的工作内存和权值内存大小”的接口,方便用户使用 。

// 此处以伪代码的形式展示接口的调用流程,以“由用户管理内存”为例
// 1.根据om模型文件获取模型执行时所需的权值内存大小、工作内存大小。
aclError ret = aclmdlQuerySize(omModelPath, &modelWorkSize,
 &modelWeightSize);
// 2.根据工作内存大小,申请Device上模型执行的工作内存。
ret = aclrtMalloc(&modelWorkPtr, modelWorkSize, 
          ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
// 3.根据权值内存的大小,申请Device上模型执行的权值内存。
ret = aclrtMalloc(&modelWeightPtr, modelWeightSize, 
          ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
// 4.以从om模型文件加载模型、由用户管理工作内存和权值内存为例
// 模型加载成功,返回标识模型的ID。
ret = aclmdlLoadFromFileWithMem(modelPath, &modelId, modelWorkPtr, 
 modelWorkSize, modelWeightPtr, 
modelWeightSize);

模型执行

在调用AscendCL接口进行模型推理时,模型推理有输入、输出数据,输入、输出数据需要按照AscendCL规定的数据类型存放。相关数据类型如下:

  • 使用aclmdlDesc类型的数据描述模型基本信息(例如输入/输出的个数、名称、数据类型、Format、维度信息等)。

模型加载成功后,用户可根据模型的ID,调用该数据类型下的操作接口获取该模型的描述信息,进而从模型的描述信息中获取模型输入/输出的个数、内存大小、维度信息、Format、数据类型等信息。

  • 使用aclDataBuffer类型的数据来描述每个输入/输出的内存地址、内存大小。

调用aclDataBuffer类型下的操作接口获取内存地址、内存大小等,便于向内存中存放输入数据、获取输出数据。

  • 使用aclmdlDataset类型的数据描述模型的输入/输出数据。

模型可能存在多个输入、多个输出,调用aclmdlDataset类型的操作接口添加多个aclDataBuffer类型的数据。

// 此处以伪代码的形式展示如何准备模型的输入、输出数据结构
// 1.根据加载成功的模型的ID,获取该模型的描述信息
aclmdlDesc *modelDesc = aclmdlCreateDesc();
aclError ret = aclmdlGetDesc(modelDesc, modelId);
// 2.准备模型推理的输入数据结构
// (1)申请输入内存
// 当前示例代码中的模型只有一个输入,所以index为0,如果模型有多个输入,则需要先调用aclmdlGetNumInputs接口获取模型输入的数量
void *modelInputBuffer = nullptr;
size_t modelInputSize = aclmdlGetInputSizeByIndex(modelDesc, 0);
ret = aclrtMalloc(&modelInputBuffer, modelInputSize,                                              ACL_MEM_MALLOC_NORMAL_ONLY);
// (2)准备模型的输入数据结构
// 创建aclmdlDataset类型的数据,描述模型推理的输入
aclmdlDataset *input = aclmdlCreateDataset();
aclDataBuffer *inputData = aclCreateDataBuffer(modelInputBuffer, modelInputSize);
ret = aclmdlAddDatasetBuffer(input, inputData);
// 3.准备模型推理的输出数据结构
// (1)创建aclmdlDataset类型的数据output,描述模型推理的输出
aclmdlDataset *output = aclmdlCreateDataset();
// (2)获取模型的输出个数.
size_t outputSize = aclmdlGetNumOutputs(modelDesc);
// (3)循环为每个输出申请内存,并将每个输出添加到aclmdlDataset类型的数据中
for (size_t i = 0; i < outputSize; ++i) {
size_t buffer_size = aclmdlGetOutputSizeByIndex(modelDesc, i);
void *outputBuffer = nullptr;
 ret = aclrtMalloc(&outputBuffer, buffer_size, 
              ACL_MEM_MALLOC_NORMAL_ONLY);
aclDataBuffer *outputData = aclCreateDataBuffer(outputBuffer, buffer_size); 
ret = aclmdlAddDatasetBuffer(output, outputData);
}

准备好模型执行所需的输入和输出数据类型、且存放好模型执行的输入数据后,可以执行模型推理了,如果模型的输入涉及动态Batch、动态分辨率等特性,则在模型执行前,还需要调用AscendCL接口告诉模型本次执行时需要用的Batch数、分辨率等。

当前AscendCL支持同步模型执行、异步模型执行两种方式,这里说的同步、异步是站在调用者和执行者的角度。

  • 若调用模型执行的接口后需等待推理完成再返回,则表示模型执行是同步的。当用户调用同步模型执行接口后,可直接从该接口的输出参数中获取模型执行的结果数据,如果需要推理的输入数据量很大,同步模型执行时,需要等所有数据都处理完成后,才能获取推理的结果数据。
  • 若调用模型执行的接口后不等待推理完成完成再返回,则表示模型执行是异步的。当用户调用异步模型执行接口时,需指定Stream(Stream用于维护一些异步操作的执行顺序,确保按照应用程序中的代码调用顺序在Device上执行),另外,还需调用aclrtSynchronizeStream接口阻塞程序运行,直到指定Stream中的所有任务都完成,才可以获取推理的结果数据。如果需要推理的输入数据量很大,异步模型执行时,AscendCL提供了Callback机制,触发回调函数,在指定时间内一旦有推理的结果数据,就获取出来,达到分批获取推理结果数据的目的,提高效率。
// 此处以伪代码的形式展示同步模型执行的过程
// 1. 由用户自行编码,将模型所需的输入数据读入内存
// 如果模型推理之前先进行媒体数据处理,则此处可以将媒体数据处理后的输出内容作为模型推理的输入内存,
// ......
// 2. 执行模型推理
// modelId表示模型ID,在模型加载成功后,会返回标识模型的ID
// input、output分别表示模型推理的输入、输出数据,在准备模型推理的输入、输出数据结构时已定义
aclError ret = aclmdlExecute(modelId, input, output)
// 3. 处理模型推理的输出数据
for (size_t i = 0; i < aclmdlGetDatasetNumBuffers(output); ++i) {
//获取每个输出的内存地址和内存大小
aclDataBuffer* dataBuffer = aclmdlGetDatasetBuffer(output, i);
void* data = aclGetDataBufferAddr(dataBuffer);
size_t len = aclGetDataBufferSizeV2(dataBuffer);
//获取到输出数据后,由用户自行编码,处理输出数据
//......
}
// 4.销毁模型输入、输出数据结构
// 释放输入资源,包括数据结构和内存
(void)aclDestroyDataBuffer(dataBuffer);
(void)aclmdlDestroyDataset(mdlDataset);
// 5.释放内存资源,防止内存泄露
// ......

推理结束后,如果需要获取并进一步处理推理结果数据,则由用户自行编码实现。最后,别忘了,我们还要销毁aclmdlDataset、aclDataBuffer等数据类型,释放相关内存,防止内存泄露。

模型卸载

在模型推理结束后,还需要通过aclmdlUnload接口卸载模型,并销毁aclmdlDesc类型的模型描述信息、释放模型运行的工作内存和权值内存。

// 此处以伪代码的形式展示模型卸载的过程
// 1. 卸载模型
aclError ret = aclmdlUnload(modelId);
// 2. 释放模型描述信息
(void)aclmdlDestroyDesc(modelDesc);
// 3. 释放模型运行的工作内存和权值内存
(void)aclrtFree(modelWorkPtr);
(void)aclrtFree(modelWeightPtr);

以上就是基于AscendCL开发基础推理应用的相关知识点,您也可以在“昇腾社区在线课程[2]”板块学习视频课程,学习过程中的任何疑问,都可以在“昇腾论坛[3]”互动交流!

是不是意犹未尽,想自己操作一把呢,来吧!您可以从昇腾CANN样例仓获取该样例以及详细的使用说明。

更多介绍

[1]昇腾文档中心:https://www.hiascend.com/zh/document

[2]昇腾社区在线课程:https://www.hiascend.com/zh/edu/courses

[3]昇腾论坛:https://www.hiascend.com/forum

 

 

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