CANN算子：利用迭代器高效实现Tensor数据切割分块处理

本文分享自华为云社区《

CANN算子：利用迭代器高效实现Tensor数据切割分块处理

》，作者： CatherineWang 。

任务场景及目标

在CANN aicpu算子开发实现中，经常需要对n维Tensor进行切片（slice）、切块（dice）、转置（transpose）、交换指定维度数据（shuffle）等操作。上述操作实质上是按照指定规律依次进行数据读取，并将读取到的数据写入新的数据地址中。

本文以Diagonal算子为例，介绍并详细讲解如何利用迭代器对n维Tensor进行基于位置坐标的大批量数据读取工作。

Diagonal算子希望对指定两个维度的数据进行对角元素的提取，最终返回张量的对角线元素。本质上该算子通过属性dim1和dim2确定一个矩阵，返回该矩阵的对角元素（存在偏移量offset），并将其放置在最后一维。非dim1和dim2的维度，将会被当成batch维度处理。

常规方案：

方案一：

将shape为s，元素个数为numel的 输入Tensor：x转化为Eigen::Tensor：eigen_x；对eigen_x进行shuffle操作，将dim1和dim2换至倒数第二和倒数第一维；通过reshape操作将eigen_x变化为一个三维Eigen::Tensor：reshape_x，shape=(numel/ s[dim1]/s[dim2]，s[dim1]，s[dim2])；对后两维数据取对角元素，并将最终数据赋值给输出数据地址。

注意：

由于Eigen::Tensor<typename T, int NumIndices_>不能够动态设置维度，即NumIndices_项必须是一个具体的值，因此需要提前定义对应维度的Eigen::Tensor备用。

方案二：

对于一个n维的Tensor，利用n层for循环进行数据的定位读取，并取对角值。

可以看出上述两个方案对动态大小的输入计算实现处理都较为繁琐，需要提前分情况设置对应维度的Eigen::Tensor或是for循环逻辑结构，即存在维数限制。

准备知识及分析

我们知道再AICPU中，对于一个Tensor，我们能够通过GetTensorShape、GetData等函数获得Tensor形状大小、具体数据地址等信息。但我们不能通过位置坐标的形式直接获得指定位置的数据值。

1.步长

首先介绍步长（stride）这一概念（对这部分知识已掌握的可以直接跳转下一部分内容）。stride是在指定维度dim中从一个元素跳到下一个元素所必需的步长。例如，对于一个shape=(2, 3, 4, 5)的Tensor，其stride=(60, 20, 5, 1)。因此如果想要获取到上述Tensor中位置坐标为[1, 2, 1, 3]的数据，只需要找到数据地址中第108(=60*1+20*2+5*1+3)位对应值。

2.迭代器

定义迭代器PositionIterator，包含私有成员pos_和shape_，其中pos_为初始位置，shape_为标准形状。通过重载++符号，对pos_进行修改，实现迭代器的自增操作。基于上述迭代器，可以实现对给定的shape依次取位操作。如给定对于给定的shape=(d_1,d_2,…,d_n)，从初始位置(0,0,…,0)开始，依次取(0,0,…,0,0), (0,0,…,0,1),…,(0,0,…,0,d_n-1), (0,0,…,1,0), (0,0,…,1,1),…, (d_1 - 1,d_2 - 1,…,d_{n-1}-1,d_{n}-1)。

事实上，可以将上述迭代器理解为一种进制，对于给定的标准形状shape_=(d_1,d_2,…,d_n)，第i位运算时便是逢d_i进1。同时通过

PositionIterator

&nbsp;.End()控制迭代器的结束。具体实现如下：


template <typename T>

class PositionIterator {

public:

PositionIterator(){};

~PositionIterator(){};

PositionIterator(std::vector<T> stt, std::vector<T> sh) {

if (stt.size() != sh.size()) {

PositionIterator();

} else {

for (unsigned int i = 0; i < sh.size(); i++) {

if (stt[i] >= sh[i]) {

PositionIterator();

}

}

pos_ = stt;

shape_ = sh;

}

}

PositionIterator operator++() {

pos_[shape_.size() - 1] += 1;

for (unsigned int i = shape_.size() - 1; i > 0; i--) {

if (pos_[i] / shape_[i] != 0) {

pos_[i - 1] += pos_[i] / shape_[i];

pos_[i] = pos_[i] % shape_[i];

}

}

return *this;

}

bool End() {

if (pos_[0] != shape_[0]) {

return false;

}

return true;

}

std::vector<T> GetPos() { return pos_; }

std::vector<T> GetShape() { return shape_; }

private:

std::vector<T> pos_;

std::vector<T> shape_;

};

Diagonal算子的实现

利用迭代器，在一般情况下，我们只需要两层for循环，便可以实现Diagonal算子的计算过程。第一层for循环用于确定除dim1和dim2维度的位置坐标，第二层for循环用于对dim1和dim2对应维度确定对角元素位置，通过这样的两层for循环，便可将对角元素位置确定。通过这样的取值处理，相较于Eigen实现思路，计算速度有着明显的提升，且无维度限制，st测试结果对比如下：

具体实现可参见如下代码：


template <typename T>

uint32_t DiagonalCpuKernel::DoComputeType(CpuKernelContext &ctx,

const int64_t &offset,

const int64_t &dim1,

const int64_t &dim2) {

// Get the inuput and output

Tensor *input_x = ctx.Input(0);

Tensor *y = ctx.Output(0);

// Get some information of input

auto x_shape = input_x->GetTensorShape();

std::vector<int64_t> x_shape_ = x_shape->GetDimSizes();

const int64_t x_dim = x_shape->GetDims();

auto dataptr = reinterpret_cast<T *>(ctx.Input(0)->GetData());

auto y_dataptr = reinterpret_cast<T *>(y->GetData());

// Compute

// 首先计算出对角线元素个数

int64_t dsize = OffsetSize(offset, dim1, dim2, x_shape_);

// 生成输入Tensor的步长向量x_stride

std::vector<int64_t> x_stride = ConstructStride<int64_t>(x_shape_);

// 分情况讨论，2维和大于2维的情况

if (x_dim != N2) {

//set the vx_shape and vx_stride

// 生成x_shape和x_stride中除去dim1和dim2对应值的vx_shape与vx_stride

std::vector<int64_t> vx_shape, vx_stride;

for (unsigned int tmp_dim = 0; tmp_dim < x_shape_.size(); tmp_dim++) {

if (tmp_dim != dim1 && tmp_dim != dim2) {

vx_shape.push_back(x_shape_[tmp_dim]);

vx_stride.push_back(x_stride[tmp_dim]);

}

}

// set the y_shape, y_stride, vy_stride

// 生成输出Tensor的形状及步长向量：y_shape和y_stride

std::vector<int64_t> y_shape = vx_shape;

y_shape.push_back(dsize);

std::vector<int64_t> y_stride =

ConstructStride<int64_t>(y_shape);

// 生成输出Tensor的出去最后一维的步长向量：vy_stride

std::vector<int64_t> vy_stride = y_stride;

vy_stride.pop_back();

// 读取对角数据

std::vector<int64_t> v_start(vx_shape.size(), 0);

for (PositionIterator<int64_t> myiter(v_start, vx_shape); !myiter.End();

++myiter) {

// 利用迭代器确定除dim1和dim2维度的位置坐标

auto p = myiter.GetPos();

// 通过步长向量和位置坐标计算出输入和输出的基础位置值base_pos1和outbase_pos

int64_t base_pos1 = MulSum<int64_t>(p, vx_stride);

int64_t outbase_pos = MulSum<int64_t>(p, vy_stride);

for (int i = 0; i < dsize; i++) {

// 结合前面计算出的基础位置值，对dim1和dim2对应维度确定对角元素位置，并赋值给输出数据地址（get_data涉及对上对角还是下对角取元素，不影响对迭代器作用的理解）

int64_t base_pos2 = i * (x_stride[dim1] + x_stride[dim2]);

int64_t arr[N2] = {x_stride[dim1], x_stride[dim2]};

y_dataptr[outbase_pos + i] =

get_data(base_pos1 + base_pos2, offset, arr, dataptr);

}

}

} else {

for (int i = 0; i < dsize; i++) {

int64_t base_pos = i * (x_stride[dim1] + x_stride[dim2]);

int64_t arr[N2] = {x_stride[dim1], x_stride[dim2]};

y_dataptr[i] = get_data(base_pos, offset, arr, dataptr);

}

}

return KERNEL_STATUS_OK;

}

迭代器的其他用法

1、数据切条：如Sort算子中，用迭代器对Tensor数据关于tmp_axis维度进行取条，以进行后续的排序操作。


for (position_iterator<int64_t> mit(v_start, v_shape); !mit.end(); ++mit) {

auto p = mit.get_pos();

int axis_len = input_shape_[tmp_axis];

std::vector<ValueIndex<T>> data_(axis_len);

int base_pos = mul_sum<int64_t>(p, v_stride);

for (int32_t i = 0; i < axis_len; i++) {

data_[i].value = x_dataptr[base_pos + i * input_stride[tmp_axis]];

data_[i].index = i;

}

2、数据切块：切块处理可以利用两个迭代器循环叠加，也可以利用一个迭代器和两个坐标位置for循环

3、关于指定维度dim，对Tensor降维拆分为N子Tensor：如UniqueConsecutive算子中，首先需要关于属性axis维，将原本的Tensor数据拆分为input_shape[axis]个子Tensor（此处用vector存储Tensor中的数据）。


std::vector<std::vector<T1>> data_;

for (int64_t i = 0; i < dim0; i++) {

std::vector<T1> tmp_v1;

for (PositionIterator<int64_t> mit(v_start, v_shape); !mit.End(); ++mit) {

auto pos = mit.GetPos();

tmp_v1.push_back(

x_dataptr[MulSum<int64_t>(pos, v_stride) + i * input_stride[axis]]);

}

data_.push_back(tmp_v1);

}

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