介绍

DIOPI-设备无关算子接口（Device-Independent Operator Interface, DIOPI）在框架和芯片计算库之间定义了统一的标准接口。旨在训练框架和人工智能芯片之间定义了一套计算契约，良好的函数抽象使得上（框架）下（芯片）两层在适配工程实施时能有效地解耦。基于这套契约训练框架和人工智能芯片可以独立开发，并将下层芯片适配的工作复用到不同的训练框架适配中去，可降低芯片+框架的适配成本，保障算子实现正确性。

其主要的核心功能如下：

提供120+个标准算子接口。涵盖了分类、检测、分割及姿态估计等多个领域深度学习模型所需训练算子。
训练框架和硬件芯片的“桥梁”，提供统一的标准算子接口。以此降低训练框架和硬件芯片之间的适配成本，创造更好的国产训练生态。
提供标准测试套件，为硬件芯片实现的算子库提供调试验证功能。

结构说明

DIOPI主要包含以下几个仓库：

DIOPI-PROTO：声明了一套运行时函数接口(diopirt)和标准算子接口(function)。
DIOPI-IMPL：对接硬件芯片。硬件厂商可在其中使用硬件软件栈提供的计算接口，实现算子功能。其使用 DIOPI-PROTO/include/diopi/diopirt.h 提供的接口实现 DIOPI-PROTO/include/diopi/functions.h 声明的标准算子, 并编译为 libdiopi_impl.so 动态库。在测试阶段，DIOPI-IMPL 还需实现并注册 DIOPI-TEST/include/diopi_register.h 声明的硬件芯片管理相关的函数。
DIOPI-TEST：用于保证算子功能正确性。实现 DIOPI-PROTO/include/diopi/diopirt.h 声明基础运行时函数，并调用 libdiopi_impl.so 进行测试验证。

Quick Start

硬件芯片适配

如需在硬件芯片中进行计算接口算子实现，可进行以下步骤（具体参考 DIOPI-IMPL）。

需下载 DIOPI-IMPL仓库，可使用命令：


xxxxxxxxxx
git clone https://github.com/OpenComputeLab/DIOPI-IMPL.git

在 DIOPI-IMPL 中新建目录实现 DIOPI-PROTO/include/diopi/functions.h 声明的标准算子的函数。
在设备相关目录下提供相应的编译文件，通过以下参考命令进行编译：
```
xxxxxxxxxx
mkdir build && cd build && cmake .. && make -j32
```

校验适配算子

芯片厂商完成相关算子适配后，可以下载 DIOPI-TEST仓库，并使用如下步骤进行算子正确性验证：

下载 DIOPI-TEST 测验仓库：


xxxxxxxxxx
git clone https://github.com/OpenComputeLab/DIOPI-TEST.git

进入python目录，生成基准数据(需准备nv机器和pytorch1.10环境)


xxxxxxxxxx
cd python && python main.py --mode gen_data

或使用提供的基准测试数据，下载所有数据压缩包，一个MD5SUMS文件。以Mac/Linux系统为例：


xxxxxxxxxx
// 使用md5sum 验证是否准确下载数据
md5sum -c MD5SUMS

// 拼接测试数据
cat diopi_benchmark_data_v1.0.0.tar.gz* >> data.tar

//解压data。data解压后的位置在：DIOPI-TEST/python/data
tar -xf data.tar -C your_path_to_DIOPI-TEST/python/

将数据拷贝到芯片机器上，执行以下命令验证算子：


xxxxxxxxxx
python main.py --mode run_test

验证结果分析

测例通过的输出形式如下：


xxxxxxxxxx
2022-09-29 16:40:40,550 - DIOPI-Test - INFO - Run diopi_functions.relu succeed

失败的测例会额外存储测例输入参数的张量信息在 error_report.csv 中以供调试所需。


xxxxxxxxxx
DIOPI-Test Error Report
---------------------------------
1 Tests failed:
1--Run diopi_functions.batch_norm_backward failed.   TestTag: [float32, backward]  TensorInfo : [(input, float32, (32, 16, 112, 112)), (running_mean, float32, (16,)), (running_var, float32, (16,)), (weight, float32, (16,)), (bias, float32, (16,))]
---------------------------------
Test skipped or op not implemented:

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