inference-engine/src/mkldnn_plugin/nodes/mkldnn_gemm_node.cpp

   1 // Copyright (C) 2018-2019 Intel Corporation
   2 // SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
   3 //
   4
   5 #include "mkldnn_gemm_node.h"
   6 #include <ie_layers.h>
   7 #include <string>
   8 #include <vector>
   9 #include <memory>
  10 #include <algorithm>
  11 #include <cmath>
  12 #include <mkldnn_types.h>
  13 #include <mkldnn_extension_utils.h>
  14
  15 using namespace mkldnn;
  16 using namespace MKLDNNPlugin;
  17 using namespace InferenceEngine;
  18
  19 MKLDNNGemmNode::MKLDNNGemmNode(const InferenceEngine::CNNLayerPtr& layer, const mkldnn::engine& eng) : MKLDNNNode(layer, eng) {}
  20
  21 void MKLDNNGemmNode::getSupportedDescriptors() {
  22     auto* gemmLayer = dynamic_cast<GemmLayer*>(getCnnLayer().get());
  23
  24     if (gemmLayer == nullptr)
  25         THROW_IE_EXCEPTION << "Cannot convert gemm layer.";
  26
  27     if (getParentEdges().size() != 2 && getParentEdges().size() != 3)
  28         THROW_IE_EXCEPTION << "Incorrect number of input edges for layer " << getName();
  29     if (getChildEdges().size() != 1)
  30         THROW_IE_EXCEPTION << "Incorrect number of output edges for layer " << getName();
  31
  32     auto inDims0 = getParentEdgeAt(0)->getDims();
  33     auto inDims1 = getParentEdgeAt(1)->getDims();
  34     auto outDims = getChildEdgeAt(0)->getDims();
  35
  36     alpha = gemmLayer->alpha;
  37     beta = gemmLayer->beta;
  38     transposeA = gemmLayer->transpose_a;
  39     transposeB = gemmLayer->transpose_b;
  40
  41     if ((inDims0.ndims() < 2 || inDims0.ndims() > 4) ||
  42         (inDims1.ndims() < 2 || inDims1.ndims() > 4))
  43         THROW_IE_EXCEPTION << "Unsupported input dims count for layer " << getName();
  44
  45     if (outDims.ndims() < 2 || outDims.ndims() > 4)
  46         THROW_IE_EXCEPTION << "Unsupported output dims count for layer " << getName();
  47
  48     if (inDims0.ndims() != inDims1.ndims() || inDims0.ndims() != outDims.ndims())
  49         THROW_IE_EXCEPTION << "Invalid dims count for layer " << getName();
  50
  51     int nDims = inDims0.ndims();
  52     xAxis = nDims - 1;
  53     yAxis = nDims - 2;
  54
  55     if (inDims0[xAxis] != inDims1[yAxis] || inDims0[yAxis] != outDims[yAxis] || inDims1[xAxis] != outDims[xAxis])
  56         THROW_IE_EXCEPTION << "Spatial input and output dimensions are incorrect for layer " << getName();
  57
  58     isThreeInputs = getParentEdges().size() == 3;
  59
  60     if (isThreeInputs) {
  61         auto inDims2 = getParentEdgeAt(2)->getDims();
  62
  63         if (inDims2.ndims() < 2 || inDims2.ndims() > 4)
  64             THROW_IE_EXCEPTION << "Unsupported output dims count for layer " << getName();
  65
  66         if (inDims2.ndims() != outDims.ndims())
  67             THROW_IE_EXCEPTION << "Invalid dims count for layer " << getName();
  68
  69         if (inDims2[yAxis] != outDims[yAxis] || inDims2[xAxis] != outDims[xAxis])
  70             THROW_IE_EXCEPTION << "Spatial input and output dimensions are incorrect for layer " << getName();
  71     }
  72
  73     for (int dim_idx = nDims - 3; dim_idx >= 0; dim_idx--) {
  74         if (isThreeInputs) {
  75             auto inDims2 = getParentEdgeAt(2)->getDims();
  76
  77             if (inDims2[dim_idx] != outDims[dim_idx] && inDims2[dim_idx] != 1)
  78                 THROW_IE_EXCEPTION << "Input batch dimensions are incorrect for layer " << getName();
  79
  80             int cOffset = 1;
  81             for (int i = dim_idx + 1; i < nDims; i++)
  82                 cOffset *= inDims2[i];
  83             cOffsets.push_back(inDims2[dim_idx] == outDims[dim_idx] ? cOffset : 0);
  84         }
  85
  86         if ((inDims0[dim_idx] != outDims[dim_idx] && inDims0[dim_idx] != 1) ||
  87             (inDims1[dim_idx] != outDims[dim_idx] && inDims1[dim_idx] != 1)) {
  88             THROW_IE_EXCEPTION << "Input batch dimensions are incorrect for layer " << getName();
  89         }
  90
  91         int aOffset = 1;
  92         for (int i = dim_idx + 1; i < nDims; i++)
  93             aOffset *= inDims0[i];
  94         aOffsets.push_back(inDims0[dim_idx] == outDims[dim_idx] ? aOffset : 0);
  95
  96         int bOffset = 1;
  97         for (int i = dim_idx + 1; i < nDims; i++)
  98             bOffset *= inDims1[i];
  99         bOffsets.push_back(inDims1[dim_idx] == outDims[dim_idx] ? bOffset : 0);
 100     }
 101
 102     for (unsigned long dim_idx = aOffsets.size(); dim_idx < 2; dim_idx++)
 103         aOffsets.push_back(0);
 104     for (unsigned long dim_idx = bOffsets.size(); dim_idx < 2; dim_idx++)
 105         bOffsets.push_back(0);
 106     for (unsigned long dim_idx = cOffsets.size(); dim_idx < 2; dim_idx++)
 107         cOffsets.push_back(0);
 108 }
 109
 110 void MKLDNNGemmNode::initSupportedPrimitiveDescriptors() {
 111     if (!supportedPrimitiveDescriptors.empty())
 112         return;
 113
 114     auto inputDataType = MKLDNNExtensionUtils::IEPrecisionToDataType(InferenceEngine::Precision::FP32);
 115     auto outputDataType = MKLDNNExtensionUtils::IEPrecisionToDataType(InferenceEngine::Precision::FP32);
 116
 117     auto same = [&] (memory::format fmt) -> PrimitiveDescInfo {
 118         InferenceEngine::LayerConfig config;
 119         config.dynBatchSupport = true;
 120         for (size_t i = 0; i < getParentEdges().size(); i++) {
 121             InferenceEngine::DataConfig dataConfig;
 122             dataConfig.inPlace = -1;
 123             dataConfig.constant = false;
 124             dataConfig.desc = MKLDNNMemoryDesc(getParentEdgeAt(i)->getDims(), inputDataType, fmt);
 125             config.inConfs.push_back(dataConfig);
 126         }
 127
 128         InferenceEngine::DataConfig dataConfig;
 129             dataConfig.inPlace = -1;
 130             dataConfig.constant = false;
 131             dataConfig.desc = MKLDNNMemoryDesc(getChildEdgeAt(0)->getDims(), outputDataType, fmt);
 132             config.outConfs.push_back(dataConfig);
 133         return {config, impl_desc_type::gemm_any};
 134     };
 135
 136     supportedPrimitiveDescriptors.push_back(same(memory::any));
 137 }
 138
 139 void MKLDNNGemmNode::createPrimitive() {
 140     auto& dstMemPtr = getChildEdgeAt(0)->getMemoryPtr();
 141     auto& src0MemPtr = getParentEdgeAt(0)->getMemoryPtr();
 142     auto& src1MemPtr = getParentEdgeAt(1)->getMemoryPtr();
 143     if (!dstMemPtr || !dstMemPtr->GetPrimitivePtr())
 144         THROW_IE_EXCEPTION << "Destination memory isn't allocated.";
 145     if (!src0MemPtr || !src0MemPtr->GetPrimitivePtr() || !src1MemPtr || !src1MemPtr->GetPrimitivePtr())
 146         THROW_IE_EXCEPTION << "Input memory isn't allocated.";
 147     if (getSelectedPrimitiveDescriptor() == nullptr)
 148         THROW_IE_EXCEPTION << "Preferable primitive descriptor isn't set.";
 149
 150     if (isThreeInputs) {
 151         auto& src2MemPtr = getParentEdgeAt(2)->getMemoryPtr();
 152         if (!src2MemPtr || !src2MemPtr->GetPrimitivePtr())
 153             THROW_IE_EXCEPTION << "Input memory isn't allocated.";
 154     }
 155 }
 156
 157 void MKLDNNGemmNode::execute(mkldnn::stream strm) {
 158     auto inDims0 = getParentEdgeAt(0)->getDims();
 159     auto inDims1 = getParentEdgeAt(1)->getDims();
 160     auto outDims = getChildEdgeAt(0)->getDims();
 161
 162     auto& srcMemory0 = getParentEdgeAt(0)->getMemory();
 163     auto& srcMemory1 = getParentEdgeAt(1)->getMemory();
 164     const float *src0_ptr = reinterpret_cast<const float*>(srcMemory0.GetData()) +
 165                             srcMemory0.GetDescriptor().data.layout_desc.blocking.offset_padding;
 166     const float *src1_ptr = reinterpret_cast<const float*>(srcMemory1.GetData()) +
 167                             srcMemory1.GetDescriptor().data.layout_desc.blocking.offset_padding;
 168     float *dst_ptr = reinterpret_cast<float*>(getChildEdgeAt(0)->getMemory().GetData()) +
 169                      getChildEdgeAt(0)->getMemory().GetDescriptor().data.layout_desc.blocking.offset_padding;
 170
 171     int MB1 = outDims.ndims() == 4 ? batchToProcess() : 1;
 172     int MB2 = outDims.ndims() == 3 ? batchToProcess() : outDims.ndims() > 3 ? outDims[outDims.ndims() - 3] : 1;
 173     int M = inDims0[yAxis];
 174     int N = inDims1[xAxis];
 175     int K = inDims0[xAxis];
 176
 177     const char transa = transposeA ? 'T' : 'N';
 178     const char transb = transposeB ? 'T' : 'N';
 179
 180     int lda = transposeA ? M : K;
 181     int ldb = transposeB ? K : N;
 182     int ldc = N;
 183
 184     const float *src2_ptr;
 185     if (isThreeInputs) {
 186         auto& srcMemory2 = getParentEdgeAt(2)->getMemory();
 187         src2_ptr = reinterpret_cast<const float *>(srcMemory2.GetData()) +
 188                                 srcMemory2.GetDescriptor().data.layout_desc.blocking.offset_padding;
 189     } else {
 190         src2_ptr = dst_ptr;
 191     }
 192
 193     if (!isThreeInputs) {
 194         beta = 0.f;
 195     }
 196
 197     for (int b1 = 0; b1 < MB1; b1++) {
 198         const float *a_ptr = src0_ptr;
 199         const float *b_ptr = src1_ptr;
 200         const float *c_ptr = src2_ptr;
 201         float *d_ptr = dst_ptr;
 202
 203         for (int b2 = 0; b2 < MB2; b2++) {
 204             if (isThreeInputs) {
 205                 memcpy(d_ptr, c_ptr, M * N * sizeof(float));
 206                 c_ptr += cOffsets[0];
 207             }
 208
 209             mkldnn_sgemm(&transb, &transa, &N, &M, &K, &alpha, b_ptr, &ldb, a_ptr, &lda, &beta, d_ptr, &ldc);
 210
 211             a_ptr += aOffsets[0];
 212             b_ptr += bOffsets[0];
 213             d_ptr += M * N;
 214         }
 215
 216         src0_ptr += aOffsets[1];
 217         src1_ptr += bOffsets[1];
 218         dst_ptr += MB2 * M * N;
 219
 220         if (isThreeInputs) {
 221             src2_ptr += cOffsets[1];
 222         }
 223     }
 224 }
 225
 226 bool MKLDNNGemmNode::created() const {
 227     return getType() == Gemm;
 228 }
 229
 230 int MKLDNNGemmNode::getMaxBatch() {
 231     if (!outDims.empty())
 232         return outDims[0][0];
 233     return 0;
 234 }