CANN Runtime 模型运行时实例Model RI任务更新实战基于 aclmdlRICaptureTaskGrp 与 aclmdlRICaptureTaskUpdate 的算子级模型更新【免费下载链接】runtime本项目提供CANN运行时组件和维测功能组件。项目地址: https://gitcode.com/cann/runtime导读本文基于 CANN Runtime 开源仓库中的1_model_update示例example/2_advanced_features/model_ri/1_model_update讲解如何在使用aclmdlRICaptureBegin捕获模型运行时实例Model RI之后对实例中已捕获的算子任务组进行动态更新。读完本文你将掌握 Model RI 的捕获、任务组分段标记、通过句柄热更新算子如更换aclnnAdd的alpha标量值的完整调用链以及配套的 Event 同步机制能够直接在 Atlas A2/A3 训练与推理系列产品或 Ascend 950 系列硬件上复现运行。一、背景为什么需要捕获后的任务更新在 0_simple_model 示例中模型运行时实例的用法是捕获一段 Stream 上的任务序列封装成aclmdlRI再反复执行。这种模式的优点是任务编排一次成型、多次复用执行开销低。但真实推理/训练场景往往存在同一份计算骨架、参数动态变化的需求例如每次推理时算子的标量参数、权重或分支选择不同。如果每次参数变化都重新捕获整个模型会带来明显的重建开销。1_model_update示例解决的正是这个问题在捕获阶段用aclmdlRICaptureTaskGrpBegin/End将一段任务标记为可更新任务组捕获完成后通过句柄用aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin/End在运行期动态替换该任务组中的算子。模型实例本身无需重建仅需替换其中一处算子计算即可得到新的输出结果。二、示例的数学语义与总体流程示例在main.cpp中构建了一个两层aclnnAdd的复合计算aclnnAdd的计算语义为out self other * alpha见 main.cpp 的注释第一层outTmp self other * alpha其中alpha 1.1第二层outTmp outTmp other * alpha其中alpha 1.1更新后第二层被替换为outTmp outTmp other * updateAlpha其中updateAlpha 2.2。输入数据self {1,2,3,4,5,6,7,8}other {2,2,2,2,2,2,2,2}shape 为{4, 2}数据类型为ACL_FLOAT。因此输出从第一轮循环的self 2 * alpha * other self 2.2 * other {5.4, 6.4, ..., 12.4}变为更新后的self (alpha updateAlpha) * other self 3.3 * other {7.6, 8.6, ..., 14.6}与文档 Sample Output 中两次循环的打印结果完全吻合。整体流程分三个阶段准备阶段初始化 AscendCL、设置 Device/Context/Stream创建输入输出张量与三个算子执行器firstAddExecutor、secondAddExecutor、updateAddExecutor捕获阶段在捕获 Stream 上依次下发memcpy 第一层 add 第二层 add其中第二层被aclmdlRICaptureTaskGrpBegin/End包裹成可更新任务组最后aclmdlRICaptureEnd拿到modelRI句柄执行/更新阶段循环执行aclmdlRIExecuteAsync在第二轮循环中通过句柄调用aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin/End把任务组内的算子替换为携带updateAlpha的执行器并借助 Event 保证更新先于模型任务执行完成。三、运行环境与构建步骤3.1 产品支持情况依据 README_en.md该示例在以下产品上受支持产品支持情况Ascend 950PR / Ascend 950DT支持Atlas A3 训练系列 / A3 推理系列支持Atlas A2 训练系列 / A2 推理系列支持3.2 环境准备与编译运行按文档给出的标准流程更多细节见 example 目录 README# 将 ${install_root} 替换为 CANN 安装根目录默认安装于 /usr/local/Ascend source ${install_root}/cann/set_env.sh # 自动识别 SOC_VERSION 和 ASCENDC_CMAKE_DIR source ${git_clone_path}/example/set_sample_env.sh # 构建并运行 bash run.shrun.shexample/2_advanced_features/model_ri/1_model_update/run.sh的实际行为是source $ASCEND_INSTALL_PATH/bin/setenv.bash引入 CANN 环境以-DASCEND_CANN_PACKAGE_PATH${ASCEND_INSTALL_PATH}参数执行cmake -B build随后cmake --build build -j编译、cmake --install build安装运行./build/main并将输出通过tee同时写入output_msg.txt。构建所需的链接库在 CMakeLists.txt 中声明为三个libascendcl.soAscendCL 运行时主库提供aclInit、aclrt*及aclmdlRI*系列接口libnnopbase.so算子基础库libopapi.so提供aclnnAdd等算子 API 的aclnnAddGetWorkspaceSize与aclnnAdd。头文件搜索路径包括$ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH/include、$ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH/aclnn以及仓库内的example公共目录用于引用utils.h和model_utils.h。3.3 预期输出[INFO] Execute model, loop count: 1. [INFO] The vector data is: 5.4000 6.4000 7.4000 8.4000 9.4000 10.4000 11.4000 12.4000 [INFO] Execute model, loop count: 2. [INFO] Update alpha value of aclnnAdd [INFO] The vector data is: 7.6000 8.6000 9.6000 10.6000 11.6000 12.6000 13.6000 14.6000两次循环输出的差异第二项输出整体 2.2正是任务组更新生效的直观证据。四、源码级解析三段式关键调用链下面按 main.cpp 的执行顺序拆解关键调用链。4.1 准备阶段初始化、张量与执行器CHECK_ERROR(aclInit(NULL)); CHECK_ERROR(aclrtSetDevice(deviceId)); CHECK_ERROR(aclrtCreateContext(context, deviceId));deviceId 0使用默认设备。接着通过ModelUtils::CreateAclTensor实现在 model_utils.cpp为self、other、out、outTmp分配 Device 内存并创建aclTensor该工具函数先aclrtMalloc申请GetShapeSize(shape) * sizeof(float)字节的 Device 内存再按连续排布计算strides最后以ACL_FORMAT_ND格式调用aclCreateTensor绑定地址。三个算子执行器通过aclnnAddGetWorkspaceSize创建并按需分配 workspaceaclnnAddGetWorkspaceSize(self, other, alpha, outTmp, firstAddWorkspaceSize, firstAddExecutor); if (firstAddWorkspaceSize 0) { CHECK_ERROR(aclrtMalloc(firstAddWorkspaceAddr, firstAddWorkspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)); }第二层执行器secondAddExecutor使用alpha1.1与更新执行器updateAddExecutor使用updateAlpha2.2用同样方式创建。注意更新执行器在捕获阶段之前就已准备好这是实现运行时零重建的前提——更新只是在执行阶段切换执行器而不是现场编译算子。4.2 捕获阶段标记可更新任务组捕获阶段的核心代码如下aclmdlRI modelRI; aclrtStream stream; aclrtEvent event; CHECK_ERROR(aclrtCreateStream(stream)); // 该 flag 专门用于捕获场景下的任务更新 CHECK_ERROR(aclrtCreateEventWithFlag(event, ACL_EVENT_EXTERNAL)); CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureBegin(stream, ACL_MODEL_RI_CAPTURE_MODE_RELAXED)); CHECK_ERROR(aclrtMemcpy(selfDevice, size, selfHostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)); CHECK_ERROR(aclrtMemcpy(otherDevice, size, otherHostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)); aclnnAdd(firstAddWorkspaceAddr, firstAddWorkspaceSize, firstAddExecutor, stream); // 阻塞 stream 等待 event确保后续执行的任务是更新后的 CHECK_ERROR(aclrtStreamWaitEvent(stream, event)); CHECK_ERROR(aclrtResetEvent(event, stream)); aclrtTaskGrp handle; // 将该处的任务设置为可更新的后续可通过句柄 handle 更新 CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureTaskGrpBegin(stream)); aclnnAdd(secondAddWorkspaceAddr, secondAddWorkspaceSize, secondAddExecutor, stream); CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureTaskGrpEnd(stream, handle)); CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureEnd(stream, modelRI));几个关键点捕获模式aclmdlRICaptureBegin的第二个参数是aclmdlRICaptureMode枚举。在 include/external/acl/acl_rt.h 中定义为三种取值ACL_MODEL_RI_CAPTURE_MODE_GLOBAL 0、ACL_MODEL_RI_CAPTURE_MODE_THREAD_LOCAL、ACL_MODEL_RI_CAPTURE_MODE_RELAXED。本示例使用RELAXED模式它允许捕获的任务序列中带有 Stream 等待、Event 记录等同步原语适合多任务组、可更新的复杂模型。任务组句柄aclmdlRICaptureTaskGrpEnd(stream, handle)输出的aclrtTaskGrp handle是后续更新的唯一凭证接口定义见 acl_rt.h。捕获阶段每对GrpBegin/GrpEnd对应一个可独立更新的任务组。Event 的捕获语义注释明确指出ACL_EVENT_EXTERNAL这个 flag 专门用于捕获场景下的任务更新。aclrtStreamWaitEvent(stream, event)会让 model 内的任务在更新完成前停在原地从而保证模型执行时读到的是最新算子而不是陈旧版本。4.3 执行与更新阶段热替换任务组for (int i 0; i loopCount; i) { INFO_LOG(Execute model, loop count: %d., i 1); CHECK_ERROR(aclmdlRIExecuteAsync(modelRI, stream)); if (i 1) { // 通过 handle 对可更新区域进行更新更新后的任务类型和数量应与更新前保持一致 CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin(updateStream, handle)); aclnnAdd(updateAddWorkspaceAddr, updateAddWorkspaceSize, updateAddExecutor, updateStream); INFO_LOG(Update alpha value of aclnnAdd); CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureTaskUpdateEnd(updateStream)); } // 更新时使用 event 进行同步确保 model 执行任务中执行的是更新后的任务 CHECK_ERROR(aclrtRecordEvent(event, updateStream)); CHECK_ERROR(aclrtSynchronizeStream(updateStream)); CHECK_ERROR(aclrtSynchronizeStream(stream)); CHECK_ERROR(aclrtMemcpy(outHostData.data(), size, outDevice, size, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST)); ModelUtils::PrintArray(outHostData); }更新机制的关键约束代码注释中明确强调更新后的任务类型和数量必须与更新前保持一致。也就是说aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin与aclmdlRICaptureTaskUpdateEnd之间下发的算子必须在结构上与原任务组一一对应——本示例中都是单个aclnnAdd只是标量参数从alpha换成了updateAlpha。这是原位替换语义决定的Runtime 复用原任务组的任务槽位只替换算子参数因此不允许增减任务数量。更新与执行之间的时序由 Event 协调aclrtRecordEvent(event, updateStream)在更新流上记录事件写入ACL_EVENT_EXTERNAL事件捕获阶段埋入 model 的aclrtStreamWaitEvent(stream, event)等待该事件因此只有当更新流的任务全部完成后model 中的第二层算子才真正执行两次aclrtSynchronizeStream分别保证更新流与执行流排空随后aclrtMemcpy把结果拷回 Host 打印。4.4 收尾阶段CHECK_ERROR(aclmdlRIDestroy(modelRI)); CHECK_ERROR(aclrtDestroyStream(stream)); CHECK_ERROR(aclrtDestroyStream(updateStream)); // ... aclDestroyTensor / aclDestroyScalar / aclrtFree 逐一释放 ... CHECK_ERROR(aclrtDestroyContext(context)); CHECK_ERROR(aclrtResetDeviceForce(deviceId)); CHECK_ERROR(aclFinalize());资源释放顺序为先销毁模型实例aclmdlRIDestroy接口见 acl_rt.h再销毁两条 Stream、销毁张量/标量、释放 Device 内存含三个 workspace最后销毁 Context 并aclrtResetDeviceForce强制复位计算设备、aclFinalize反初始化。注意文档的 API 清单中列举的是aclrtDestroyStreamForce强制销毁 Stream而示例代码在收尾阶段使用普通aclrtDestroyStream——两者在接口层面均可接受Force变体适用于需要丢弃未完成任务、立即回收资源的场景。五、接口总览本示例用到的 CANN RUNTIME API汇总 README_en.md 的接口清单分类如下分类接口作用初始化aclInit/aclFinalize初始化 / 反初始化 AscendCL 配置Device 管理aclrtSetDevice/aclrtResetDeviceForce指定计算 Device / 强制复位并回收 Device 资源Context 管理aclrtCreateContext/aclrtDestroyContext创建 / 销毁 ContextStream 管理aclrtCreateStream/aclrtSynchronizeStream/aclrtDestroyStreamForce创建 Stream / 阻塞等待任务完成 / 强制销毁并丢弃任务模型管理捕获aclmdlRICaptureBegin/aclmdlRICaptureThreadExchangeMode开始捕获 / 切换模型捕获模式模型管理任务组aclmdlRICaptureTaskGrpBegin/aclmdlRICaptureTaskGrpEnd标记可更新任务组开始 / 结束并获得更新句柄模型管理执行aclmdlRICaptureEnd/aclmdlRIExecuteAsync/aclmdlRIDestroy结束捕获得到 modelRI / 异步执行推理 / 销毁实例模型管理更新aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin/aclmdlRICaptureTaskUpdateEnd标记待更新任务开始 / 结束内存管理aclrtMalloc/aclrtFree分配 / 释放 Device 内存数据传输aclrtMemcpy/aclrtMemcpyAsync同步 / 异步内存拷贝其中任务组与更新四件套的接口原型均可直接在 include/external/acl/acl_rt.h 中查到aclmdlRICaptureTaskGrpBegin(aclrtStream stream)L4865任务组起始标记aclmdlRICaptureTaskGrpEnd(aclrtStream stream, aclrtTaskGrp* handle)L4875任务组结束标记并输出句柄aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin(aclrtStream stream, aclrtTaskGrp handle)L4885按句柄开始更新aclmdlRICaptureTaskUpdateEnd(aclrtStream stream)L4894结束更新。六、关键实现细节与易错点任务数量与类型必须一致UpdateBegin与UpdateEnd之间下发的任务需与原任务组一一对应。若尝试在更新时插入或删除算子Runtime 无法完成原位替换行为未定义。要改变计算结构应重新捕获整个模型。更新执行器需提前准备示例在捕获阶段之前就通过aclnnAddGetWorkspaceSize创建了updateAddExecutor并预分配了 workspace更新阶段只做下发执行器这一件事避免了在更新路径中引入高开销的算子编译/内存申请。Event 同步不可省略ACL_EVENT_EXTERNAL事件配合aclrtStreamWaitEventaclrtRecordEvent构成了更新先于执行的 happens-before 关系。去掉该同步模型可能使用旧参数执行输出将与预期不符。捕获模式选择RELAXED 模式允许捕获带同步原语的任务序列是实现可更新任务组的前提GLOBAL/THREAD_LOCAL 模式的捕获约束更严格适用于简单纯任务序列可参考 0_simple_model 的场景。七、总结1_model_update示例完整展示了 CANN Runtime 模型运行时实例的捕获 → 分段标记 → 热更新 → 再执行能力以两个aclnnAdd组成的复合模型为例在第二轮执行前仅通过切换算子的alpha标量就改变了整体计算结果输出向量整体平移 2.2。这一机制让固定计算骨架 动态参数的推理场景无需反复重建模型实例是 Model RI 高性能复用能力的重要补充。如需在自有业务中复用可直接以 main.cpp 为模板重点把握任务组数量一致性约束与 Event 同步时序两个核心要点。【免费下载链接】runtime本项目提供CANN运行时组件和维测功能组件。项目地址: https://gitcode.com/cann/runtime创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
CANN Runtime 模型运行时实例Model RI任务更新实战基于 aclmdlRICaptureTaskGrp 与 aclmdlRICaptureTaskUpdate 的算子级模型更新【免费下载链接】runtime本项目提供CANN运行时组件和维测功能组件。项目地址: https://gitcode.com/cann/runtime导读本文基于 CANN Runtime 开源仓库中的1_model_update示例example/2_advanced_features/model_ri/1_model_update讲解如何在使用aclmdlRICaptureBegin捕获模型运行时实例Model RI之后对实例中已捕获的算子任务组进行动态更新。读完本文你将掌握 Model RI 的捕获、任务组分段标记、通过句柄热更新算子如更换aclnnAdd的alpha标量值的完整调用链以及配套的 Event 同步机制能够直接在 Atlas A2/A3 训练与推理系列产品或 Ascend 950 系列硬件上复现运行。一、背景为什么需要捕获后的任务更新在 0_simple_model 示例中模型运行时实例的用法是捕获一段 Stream 上的任务序列封装成aclmdlRI再反复执行。这种模式的优点是任务编排一次成型、多次复用执行开销低。但真实推理/训练场景往往存在同一份计算骨架、参数动态变化的需求例如每次推理时算子的标量参数、权重或分支选择不同。如果每次参数变化都重新捕获整个模型会带来明显的重建开销。1_model_update示例解决的正是这个问题在捕获阶段用aclmdlRICaptureTaskGrpBegin/End将一段任务标记为可更新任务组捕获完成后通过句柄用aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin/End在运行期动态替换该任务组中的算子。模型实例本身无需重建仅需替换其中一处算子计算即可得到新的输出结果。二、示例的数学语义与总体流程示例在main.cpp中构建了一个两层aclnnAdd的复合计算aclnnAdd的计算语义为out self other * alpha见 main.cpp 的注释第一层outTmp self other * alpha其中alpha 1.1第二层outTmp outTmp other * alpha其中alpha 1.1更新后第二层被替换为outTmp outTmp other * updateAlpha其中updateAlpha 2.2。输入数据self {1,2,3,4,5,6,7,8}other {2,2,2,2,2,2,2,2}shape 为{4, 2}数据类型为ACL_FLOAT。因此输出从第一轮循环的self 2 * alpha * other self 2.2 * other {5.4, 6.4, ..., 12.4}变为更新后的self (alpha updateAlpha) * other self 3.3 * other {7.6, 8.6, ..., 14.6}与文档 Sample Output 中两次循环的打印结果完全吻合。整体流程分三个阶段准备阶段初始化 AscendCL、设置 Device/Context/Stream创建输入输出张量与三个算子执行器firstAddExecutor、secondAddExecutor、updateAddExecutor捕获阶段在捕获 Stream 上依次下发memcpy 第一层 add 第二层 add其中第二层被aclmdlRICaptureTaskGrpBegin/End包裹成可更新任务组最后aclmdlRICaptureEnd拿到modelRI句柄执行/更新阶段循环执行aclmdlRIExecuteAsync在第二轮循环中通过句柄调用aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin/End把任务组内的算子替换为携带updateAlpha的执行器并借助 Event 保证更新先于模型任务执行完成。三、运行环境与构建步骤3.1 产品支持情况依据 README_en.md该示例在以下产品上受支持产品支持情况Ascend 950PR / Ascend 950DT支持Atlas A3 训练系列 / A3 推理系列支持Atlas A2 训练系列 / A2 推理系列支持3.2 环境准备与编译运行按文档给出的标准流程更多细节见 example 目录 README# 将 ${install_root} 替换为 CANN 安装根目录默认安装于 /usr/local/Ascend source ${install_root}/cann/set_env.sh # 自动识别 SOC_VERSION 和 ASCENDC_CMAKE_DIR source ${git_clone_path}/example/set_sample_env.sh # 构建并运行 bash run.shrun.shexample/2_advanced_features/model_ri/1_model_update/run.sh的实际行为是source $ASCEND_INSTALL_PATH/bin/setenv.bash引入 CANN 环境以-DASCEND_CANN_PACKAGE_PATH${ASCEND_INSTALL_PATH}参数执行cmake -B build随后cmake --build build -j编译、cmake --install build安装运行./build/main并将输出通过tee同时写入output_msg.txt。构建所需的链接库在 CMakeLists.txt 中声明为三个libascendcl.soAscendCL 运行时主库提供aclInit、aclrt*及aclmdlRI*系列接口libnnopbase.so算子基础库libopapi.so提供aclnnAdd等算子 API 的aclnnAddGetWorkspaceSize与aclnnAdd。头文件搜索路径包括$ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH/include、$ASCEND_CANN_PACKAGE_PATH/aclnn以及仓库内的example公共目录用于引用utils.h和model_utils.h。3.3 预期输出[INFO] Execute model, loop count: 1. [INFO] The vector data is: 5.4000 6.4000 7.4000 8.4000 9.4000 10.4000 11.4000 12.4000 [INFO] Execute model, loop count: 2. [INFO] Update alpha value of aclnnAdd [INFO] The vector data is: 7.6000 8.6000 9.6000 10.6000 11.6000 12.6000 13.6000 14.6000两次循环输出的差异第二项输出整体 2.2正是任务组更新生效的直观证据。四、源码级解析三段式关键调用链下面按 main.cpp 的执行顺序拆解关键调用链。4.1 准备阶段初始化、张量与执行器CHECK_ERROR(aclInit(NULL)); CHECK_ERROR(aclrtSetDevice(deviceId)); CHECK_ERROR(aclrtCreateContext(context, deviceId));deviceId 0使用默认设备。接着通过ModelUtils::CreateAclTensor实现在 model_utils.cpp为self、other、out、outTmp分配 Device 内存并创建aclTensor该工具函数先aclrtMalloc申请GetShapeSize(shape) * sizeof(float)字节的 Device 内存再按连续排布计算strides最后以ACL_FORMAT_ND格式调用aclCreateTensor绑定地址。三个算子执行器通过aclnnAddGetWorkspaceSize创建并按需分配 workspaceaclnnAddGetWorkspaceSize(self, other, alpha, outTmp, firstAddWorkspaceSize, firstAddExecutor); if (firstAddWorkspaceSize 0) { CHECK_ERROR(aclrtMalloc(firstAddWorkspaceAddr, firstAddWorkspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)); }第二层执行器secondAddExecutor使用alpha1.1与更新执行器updateAddExecutor使用updateAlpha2.2用同样方式创建。注意更新执行器在捕获阶段之前就已准备好这是实现运行时零重建的前提——更新只是在执行阶段切换执行器而不是现场编译算子。4.2 捕获阶段标记可更新任务组捕获阶段的核心代码如下aclmdlRI modelRI; aclrtStream stream; aclrtEvent event; CHECK_ERROR(aclrtCreateStream(stream)); // 该 flag 专门用于捕获场景下的任务更新 CHECK_ERROR(aclrtCreateEventWithFlag(event, ACL_EVENT_EXTERNAL)); CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureBegin(stream, ACL_MODEL_RI_CAPTURE_MODE_RELAXED)); CHECK_ERROR(aclrtMemcpy(selfDevice, size, selfHostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)); CHECK_ERROR(aclrtMemcpy(otherDevice, size, otherHostData.data(), size, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)); aclnnAdd(firstAddWorkspaceAddr, firstAddWorkspaceSize, firstAddExecutor, stream); // 阻塞 stream 等待 event确保后续执行的任务是更新后的 CHECK_ERROR(aclrtStreamWaitEvent(stream, event)); CHECK_ERROR(aclrtResetEvent(event, stream)); aclrtTaskGrp handle; // 将该处的任务设置为可更新的后续可通过句柄 handle 更新 CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureTaskGrpBegin(stream)); aclnnAdd(secondAddWorkspaceAddr, secondAddWorkspaceSize, secondAddExecutor, stream); CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureTaskGrpEnd(stream, handle)); CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureEnd(stream, modelRI));几个关键点捕获模式aclmdlRICaptureBegin的第二个参数是aclmdlRICaptureMode枚举。在 include/external/acl/acl_rt.h 中定义为三种取值ACL_MODEL_RI_CAPTURE_MODE_GLOBAL 0、ACL_MODEL_RI_CAPTURE_MODE_THREAD_LOCAL、ACL_MODEL_RI_CAPTURE_MODE_RELAXED。本示例使用RELAXED模式它允许捕获的任务序列中带有 Stream 等待、Event 记录等同步原语适合多任务组、可更新的复杂模型。任务组句柄aclmdlRICaptureTaskGrpEnd(stream, handle)输出的aclrtTaskGrp handle是后续更新的唯一凭证接口定义见 acl_rt.h。捕获阶段每对GrpBegin/GrpEnd对应一个可独立更新的任务组。Event 的捕获语义注释明确指出ACL_EVENT_EXTERNAL这个 flag 专门用于捕获场景下的任务更新。aclrtStreamWaitEvent(stream, event)会让 model 内的任务在更新完成前停在原地从而保证模型执行时读到的是最新算子而不是陈旧版本。4.3 执行与更新阶段热替换任务组for (int i 0; i loopCount; i) { INFO_LOG(Execute model, loop count: %d., i 1); CHECK_ERROR(aclmdlRIExecuteAsync(modelRI, stream)); if (i 1) { // 通过 handle 对可更新区域进行更新更新后的任务类型和数量应与更新前保持一致 CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin(updateStream, handle)); aclnnAdd(updateAddWorkspaceAddr, updateAddWorkspaceSize, updateAddExecutor, updateStream); INFO_LOG(Update alpha value of aclnnAdd); CHECK_ERROR(aclmdlRICaptureTaskUpdateEnd(updateStream)); } // 更新时使用 event 进行同步确保 model 执行任务中执行的是更新后的任务 CHECK_ERROR(aclrtRecordEvent(event, updateStream)); CHECK_ERROR(aclrtSynchronizeStream(updateStream)); CHECK_ERROR(aclrtSynchronizeStream(stream)); CHECK_ERROR(aclrtMemcpy(outHostData.data(), size, outDevice, size, ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST)); ModelUtils::PrintArray(outHostData); }更新机制的关键约束代码注释中明确强调更新后的任务类型和数量必须与更新前保持一致。也就是说aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin与aclmdlRICaptureTaskUpdateEnd之间下发的算子必须在结构上与原任务组一一对应——本示例中都是单个aclnnAdd只是标量参数从alpha换成了updateAlpha。这是原位替换语义决定的Runtime 复用原任务组的任务槽位只替换算子参数因此不允许增减任务数量。更新与执行之间的时序由 Event 协调aclrtRecordEvent(event, updateStream)在更新流上记录事件写入ACL_EVENT_EXTERNAL事件捕获阶段埋入 model 的aclrtStreamWaitEvent(stream, event)等待该事件因此只有当更新流的任务全部完成后model 中的第二层算子才真正执行两次aclrtSynchronizeStream分别保证更新流与执行流排空随后aclrtMemcpy把结果拷回 Host 打印。4.4 收尾阶段CHECK_ERROR(aclmdlRIDestroy(modelRI)); CHECK_ERROR(aclrtDestroyStream(stream)); CHECK_ERROR(aclrtDestroyStream(updateStream)); // ... aclDestroyTensor / aclDestroyScalar / aclrtFree 逐一释放 ... CHECK_ERROR(aclrtDestroyContext(context)); CHECK_ERROR(aclrtResetDeviceForce(deviceId)); CHECK_ERROR(aclFinalize());资源释放顺序为先销毁模型实例aclmdlRIDestroy接口见 acl_rt.h再销毁两条 Stream、销毁张量/标量、释放 Device 内存含三个 workspace最后销毁 Context 并aclrtResetDeviceForce强制复位计算设备、aclFinalize反初始化。注意文档的 API 清单中列举的是aclrtDestroyStreamForce强制销毁 Stream而示例代码在收尾阶段使用普通aclrtDestroyStream——两者在接口层面均可接受Force变体适用于需要丢弃未完成任务、立即回收资源的场景。五、接口总览本示例用到的 CANN RUNTIME API汇总 README_en.md 的接口清单分类如下分类接口作用初始化aclInit/aclFinalize初始化 / 反初始化 AscendCL 配置Device 管理aclrtSetDevice/aclrtResetDeviceForce指定计算 Device / 强制复位并回收 Device 资源Context 管理aclrtCreateContext/aclrtDestroyContext创建 / 销毁 ContextStream 管理aclrtCreateStream/aclrtSynchronizeStream/aclrtDestroyStreamForce创建 Stream / 阻塞等待任务完成 / 强制销毁并丢弃任务模型管理捕获aclmdlRICaptureBegin/aclmdlRICaptureThreadExchangeMode开始捕获 / 切换模型捕获模式模型管理任务组aclmdlRICaptureTaskGrpBegin/aclmdlRICaptureTaskGrpEnd标记可更新任务组开始 / 结束并获得更新句柄模型管理执行aclmdlRICaptureEnd/aclmdlRIExecuteAsync/aclmdlRIDestroy结束捕获得到 modelRI / 异步执行推理 / 销毁实例模型管理更新aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin/aclmdlRICaptureTaskUpdateEnd标记待更新任务开始 / 结束内存管理aclrtMalloc/aclrtFree分配 / 释放 Device 内存数据传输aclrtMemcpy/aclrtMemcpyAsync同步 / 异步内存拷贝其中任务组与更新四件套的接口原型均可直接在 include/external/acl/acl_rt.h 中查到aclmdlRICaptureTaskGrpBegin(aclrtStream stream)L4865任务组起始标记aclmdlRICaptureTaskGrpEnd(aclrtStream stream, aclrtTaskGrp* handle)L4875任务组结束标记并输出句柄aclmdlRICaptureTaskUpdateBegin(aclrtStream stream, aclrtTaskGrp handle)L4885按句柄开始更新aclmdlRICaptureTaskUpdateEnd(aclrtStream stream)L4894结束更新。六、关键实现细节与易错点任务数量与类型必须一致UpdateBegin与UpdateEnd之间下发的任务需与原任务组一一对应。若尝试在更新时插入或删除算子Runtime 无法完成原位替换行为未定义。要改变计算结构应重新捕获整个模型。更新执行器需提前准备示例在捕获阶段之前就通过aclnnAddGetWorkspaceSize创建了updateAddExecutor并预分配了 workspace更新阶段只做下发执行器这一件事避免了在更新路径中引入高开销的算子编译/内存申请。Event 同步不可省略ACL_EVENT_EXTERNAL事件配合aclrtStreamWaitEventaclrtRecordEvent构成了更新先于执行的 happens-before 关系。去掉该同步模型可能使用旧参数执行输出将与预期不符。捕获模式选择RELAXED 模式允许捕获带同步原语的任务序列是实现可更新任务组的前提GLOBAL/THREAD_LOCAL 模式的捕获约束更严格适用于简单纯任务序列可参考 0_simple_model 的场景。七、总结1_model_update示例完整展示了 CANN Runtime 模型运行时实例的捕获 → 分段标记 → 热更新 → 再执行能力以两个aclnnAdd组成的复合模型为例在第二轮执行前仅通过切换算子的alpha标量就改变了整体计算结果输出向量整体平移 2.2。这一机制让固定计算骨架 动态参数的推理场景无需反复重建模型实例是 Model RI 高性能复用能力的重要补充。如需在自有业务中复用可直接以 main.cpp 为模板重点把握任务组数量一致性约束与 Event 同步时序两个核心要点。【免费下载链接】runtime本项目提供CANN运行时组件和维测功能组件。项目地址: https://gitcode.com/cann/runtime创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
