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。
DIOPI主要包含以下几个组件：
- 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。
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）。
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需下载 DIOPI仓库，可使用命令：
git clone https://github.com/DeepLink-org/DIOPI.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：
cd DIOPI-IMPL && sh scripts/diopi_impl.sh torch
芯片厂商完成相关算子适配后，可以下载 DIOPI仓库，并使用如下步骤进行算子正确性验证：
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下载 DIOPI 测验仓库：
git clone https://github.com/DeepLink-org/DIOPI.git -
进入DIOPI-IMPL编译算子实现, 通过以下参考命令进行编译：
export DIOPI_BUILD_TESTRT=ON && cd DIOPI-IMPL && sh scripts/diopi_impl.sh torch -
进入python目录，生成基准数据(需准备nv机器和pytorch1.10环境)
cd DIOPI-TEST && 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：
// 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：
python main.py --mode run_test -
验证结果分析
测例通过的输出形式如下：
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。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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