stpttr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 stpttr算子实现。

stpttr(Symmetric Triangular matrix, Packed format To Triangular matrix, Regular storage)算子将 LAPACK 压缩格式（packed format）中的对称三角矩阵展开为按列主序存储的常规二维矩阵。仅写入uplo指定的三角区域，矩阵另一三角及未参与运算的元素保持原值不变。

产品支持情况

目录结构介绍

test/stpttr/ ├── CMakeLists.txt // 编译工程文件 ├── README.md // 说明文档 └── arch35/ ├── stpttr_test.cpp // 精度测试 ├── stpttr_golden.h // CPU golden 实现 ├── stpttr_testcases.csv // 精度测试用例表 └── stpttr_config.json // 算子测试配置（指针类型、精度模式等）

算子描述

• 算子功能：
  将压缩格式三角矩阵AP中的元素按uplo展开到常规矩阵A的对应三角区域：

  • uplo == ACLBLAS_LOWER：复制到A的下三角（含对角），上三角不变
  • uplo == ACLBLAS_UPPER：复制到A的上三角（含对角），下三角不变

  AP为列优先压缩存储，长度为n * (n + 1) / 2；A为lda × n的列主序矩阵，lda >= max(1, n)。n == 0时直接返回成功，不访问缓冲区。

  对应的接口为：

aclblasStatus_t aclblasStpttr( aclblasHandle_t handle, aclblasFillMode_t uplo, int n, const float *AP, float *A, int lda);

• 算子规格：

  算子类型(OpType)	stpttr
  算子输入	name	shape	data type	format
  	AP	n*(n+1)/2	float	packed
  算子输出	A	lda * n	float	ND
  核函数名	stpttr_kernel

• 算子实现：

  Host 侧完成参数校验与 Tiling 计算（按 Vector Core 数切分列块），将 Tiling 数据拷贝至 Device 后，通过stpttr_kernel_do启动 Kernel。Kernel 按列从 GM 上的压缩缓冲区AP分块搬入 UB，再写回 GM 上常规矩阵A的对应三角列段；lda > n时列间存在 stride 间隔。

• 调用实现
  使用内核调用符<<<>>>（stpttr_kernel_do）在aclblas关联的 stream 上异步执行，Host 在返回前同步 stream。

测试用例覆盖

ST 采用 GTest 参数化 +stpttr_testcases.csv/stpttr_config.json，精度模式为EXACT（仅比对有效三角区，其余位置为 sentinel -999）。

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=stpttr --soc=ascend950 --run

  其中--soc为可选参数，用于指定目标硬件平台（与上文「产品支持情况」对应）。按实际硬件选用：

  产品	--soc取值
  Ascend 950PR / Ascend 950DT	ascend950
  Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品	ascend910_93
  Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品	ascend910b

  执行结果如下，说明精度对比成功。

  [PASS] stpttr_test

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