新增 OP¶

本文主要介绍如何添加 ARM CPU/GPU（OpenCL 和 Metal）和 Host 后端 OP 算子实现。以添加 Argmax 为例，将详细说明新增 Op 的方法。

1. 添加 OpParam 结构体以传导 Op 的输入和输出¶

这里命名为 ArgmaxParam

在 Paddle-Lite/lite/operators/op_params.h 中添加 ArgmaxParam 结构体，代码如下：

struct ArgmaxParam : ParamBase {
  lite::Tensor* X{};
  lite::Tensor* Out{};
  int Axis{0};
  int dtype{-1};
  bool keepdims{false};
};

2. 添加 Argmax Op 并注册¶

在 Paddle-Lite/lite/operators/ 目录下新建 argmax_op.h 文件，主要代码如下：

class ArgmaxOpLite : public OpLite {
public:
    ArgmaxOpLite() {}
    explicit ArgmaxOpLite(const std::string &op_type) : OpLite(op_type) {}
    bool CheckShape() const override;
    bool InferShapeImpl() const override;
    bool AttachImpl(const cpp::OpDesc &opdesc, lite::Scope *scope) override;
    void AttachKernel(KernelBase *kernel) override { kernel->SetParam(param_); }
    std::string DebugString() const override { return "argmax"; }

#ifdef LITE_WITH_PROFILE
    void GetOpRuntimeInfo(paddle::lite::profile::OpCharacter *ch) {
        auto input_dims = param_.X->dims();
        auto output_dims = param_.Out->dims();
        ch->input_shape = ch->DimToStr(input_dims);
        ch->output_shape = ch->DimToStr(output_dims);
        ch->remark = "axis" + std::to_string(param_.Axis);

        auto axis = param_.Axis;
        if (axis < 0) {
            axis += input_dims.size();
        }
        int max_num = 1;
        for (int64_t i = axis + 1; i < input_dims.size(); i++)
            max_num *= input_dims[i];
        float gops = 1.0f;
        for (int i = 1; i <= max_num; i++) gops *= i;
        ch->macs = gops * output_dims.production();
    }
#endif

private:
    mutable ArgmaxParam param_;
};

ArgmaxOpLite 继承 OpLite ，成员变量包括 ArgmaxParam 结构体，需要实现的接口包括 CheckShape() 、InferShapeImpl() 、AttachImpl() 、AttachKernel() 和 DebugString() 函数。AttachKernel() 和 DebugString() 函数较为简单，此处直接实现；

在 Paddle-Lite/lite/operators/ 目录下新建 argmax_op.cc 文件，需要具体实现 CheckShape()、InferShapeImpl() 和 AttachImpl() 函数。CheckShape() 函数检查输入是否符合要求，InferShape() 函数基于输入推断得到输出的维度，AttachImpl() 函数绑定 Op 的输入输出。然后在 argmax_op.cc 文件中注册 Argmax，核心代码如下：

bool ArgmaxOpLite::CheckShape() const {
    CHECK_OR_FALSE(param_.X);
    CHECK_OR_FALSE(param_.Out);
    CHECK_OR_FALSE(param_.Axis < static_cast<int>((param_.X)->dims().size()));
    CHECK_OR_FALSE(param_.Axis >= static_cast<int>(-(param_.X)->dims().size()));
    return true;
}

bool ArgmaxOpLite::InferShapeImpl() const {
    auto x_dims = param_.X->dims();
    int x_rank = x_dims.size();
    int axis = param_.Axis;
    if (axis < 0) {
      axis += x_rank;
    }

    std::vector<int64_t> out_dims;
    for (int64_t i = 0; i < axis; i++) out_dims.push_back(x_dims[i]);
    if (param_.keepdims) {
        out_dims.push_back(static_cast<int64_t>(1));
    }
    for (int64_t i = axis + 1; i < x_rank; i++) out_dims.push_back(x_dims[i]);
    // Set output dims
    param_.Out->Resize(lite::DDim(out_dims));
    return true;
}

bool ArgmaxOpLite::AttachImpl(const cpp::OpDesc &op_desc, lite::Scope *scope) {
    auto x = op_desc.Input("X").front();
    auto out = op_desc.Output("Out").front();

    if (op_desc.HasAttr("keepdims")) {
        param_.keepdims = op_desc.GetAttr<bool>("keepdims");
    }
    if (op_desc.HasAttr("dtype")) {
        param_.dtype = op_desc.GetAttr<int>("dtype");
    }

    param_.X = scope->FindVar(x)->GetMutable<lite::Tensor>();
    param_.Out = scope->FindVar(out)->GetMutable<lite::Tensor>();
    param_.Axis = op_desc.GetAttr<int64_t>("axis");

    return true;
}
REGISTER_LITE_OP(arg_max, paddle::lite::operators::ArgmaxOpLite);

在 Paddle-Lite/lite/operators/CMakeLists.txt 中添加 add_operator(argmax_op basic SRCS argmax_op.cc)

3. 添加 Argmax Kernel 并绑定¶

Paddle Lite 有 Host, ARM, x86, OpenCL, Metal, NNAdapter 等多种后端，同一 Op 在不同后端的代码实现细节不同，因此需要具体讨论。

3.1 Host 端¶

Host 端算子用于添加无优化实现的算子，可以在各个硬件平台运行的算子。现以 Host 端 Argmax 实现为例说明：

在 Paddle-Lite/lite/kernels/host/ 目录下新建 argmax_compute.h 文件，声明 ArgmaxCompute 类，并继承 KernelLite，主要代码如下：

template <typename T>
class ArgmaxCompute : public KernelLite<TARGET(kHost), PRECISION(kAny)> {
public:
    using param_t = operators::ArgmaxParam;
    void Run() override;
    virtual ~ArgmaxCompute() = default;
#ifdef LITE_WITH_PROFILE
    virtual void SetProfileRuntimeKernelInfo(
        paddle::lite::profile::OpCharacter* ch) {
        ch->kernel_func_name = kernel_func_name_;
    }
    std::string kernel_func_name_{"NotImplForArgmax"};
#endif
};

在 Paddle-Lite/lite/kernels/host/ 目录下新建 argmax_compute.cc 文件，主要实现 Run 函数。Run() 函数调用 Paddle-Lite/lite/backends/host/math/argmax.h 中的 argmax_func() 函数，根据输入计算输出。最后在 argmax_compute.cc 文件中，我们绑定 Argmax 的输入输出（为 Tensor 的输入参数都需要绑定），代码如下：

template <typename T>
void ArgmaxCompute<T>::Run() {
    auto& param = Param<operators::ArgmaxParam>();
    lite::Tensor* input = param.X;
    lite::Tensor* output = param.Out;
    int axis = param.Axis;
    if (axis < 0) {
        axis += input->dims().size();
    }

    switch (param.dtype) {
        // default indices type: int64_t
        case -1: {
            lite::arm::math::argmax_func<T, int64_t>(input, axis, output);
            break;
        }
        // static_cast<int>(lite::core::FluidType::INT32) == 2
        case 2: {
            lite::arm::math::argmax_func<T, int32_t>(input, axis, output);
            break;
        }
        // static_cast<int>(lite::core::FluidType::INT64) == 3
        case 3: {
            lite::arm::math::argmax_func<T, int64_t>(input, axis, output);
            break;
        }
        default: {
            LOG(FATAL) << "Attribute `dtype` in arg_max op must be 2 or 3, which "
                          "indicates that indices dtype must be int32 or int64, "
                          "default dtype is int64.";
            break;
        }
    }
#ifdef LITE_WITH_PROFILE
    kernel_func_name_ = "argmax_func";
#endif
    return;
}

REGISTER_LITE_KERNEL(arg_max,
                     kHost,
                     kAny,
                     kNCHW,
                     paddle::lite::kernels::host::ArgmaxCompute<float>,
                     fp32)
    .BindInput("X", {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kHost), PRECISION(kFloat))})
    .BindOutput("Out", {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kHost), PRECISION(kAny))})
    .BindPaddleOpVersion("arg_max", 1)
    .Finalize();

在 Paddle-Lite/lite/kernels/host/CMakeLists.txt 中添加 add_kernel(argmax_compute_arm Host basic SRCS argmax_compute.cc)

3.2 ARM 端¶

以 ARM 端 Argmax 实现为例说明：

在 Paddle-Lite/lite/kernels/arm/ 目录下新建 argmax_compute.h 文件，声明 ArgmaxCompute 类，并继承 KernelLite，主要代码如下：

template <typename T>
class ArgmaxCompute : public KernelLite<TARGET(kARM), PRECISION(kAny)> {
public:
    using param_t = operators::ArgmaxParam;
    void Run() override;
    virtual ~ArgmaxCompute() = default;
#ifdef LITE_WITH_PROFILE
    virtual void SetProfileRuntimeKernelInfo(
        paddle::lite::profile::OpCharacter* ch) {
        ch->kernel_func_name = kernel_func_name_;
    }
    std::string kernel_func_name_{"NotImplForArgmax"};
#endif
};

在 Paddle-Lite/lite/kernels/arm/ 目录下新建 argmax_compute.cc 文件，主要实现 Run 函数。Run() 函数调用 Paddle-Lite/lite/backends/arm/math/argmax.h 中的 argmax_func() 函数，根据输入计算输出。最后在 argmax_compute.cc 文件中，我们绑定 Argmax 的输入输出（为 Tensor 的输入参数都需要绑定），代码如下：

template <typename T>
void ArgmaxCompute<T>::Run() {
    auto& param = Param<operators::ArgmaxParam>();
    lite::Tensor* input = param.X;
    lite::Tensor* output = param.Out;
    int axis = param.Axis;
    if (axis < 0) {
        axis += input->dims().size();
    }

    switch (param.dtype) {
        // default indices type: int64_t
        case -1: {
            lite::arm::math::argmax_func<T, int64_t>(input, axis, output);
            break;
        }
        // static_cast<int>(lite::core::FluidType::INT32) == 2
        case 2: {
            lite::arm::math::argmax_func<T, int32_t>(input, axis, output);
            break;
        }
        // static_cast<int>(lite::core::FluidType::INT64) == 3
        case 3: {
            lite::arm::math::argmax_func<T, int64_t>(input, axis, output);
            break;
        }
        default: {
            LOG(FATAL) << "Attribute `dtype` in arg_max op must be 2 or 3, which "
                          "indicates that indices dtype must be int32 or int64, "
                          "default dtype is int64.";
            break;
        }
    }
#ifdef LITE_WITH_PROFILE
    kernel_func_name_ = "argmax_func";
#endif
    return;
}

REGISTER_LITE_KERNEL(arg_max,
                     kARM,
                     kAny,
                     kNCHW,
                     paddle::lite::kernels::arm::ArgmaxCompute<float>,
                     fp32)
    .BindInput("X", {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kARM), PRECISION(kFloat))})
    .BindOutput("Out", {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kARM), PRECISION(kAny))})
    .BindPaddleOpVersion("arg_max", 1)
    .Finalize();

在 Paddle-Lite/lite/kernels/arm/CMakeLists.txt 中添加 add_kernel(argmax_compute_arm ARM basic SRCS argmax_compute.cc)

3.3 OpenCL 端¶

以 OpenCL 端 Argmax 实现为例说明：

在 Paddle-Lite/lite/kernels/opencl/ 目录下新建 argmax_image_compute.cc 文件，定义 ArgmaxComputeImage2D 类，并继承 KernelLite，ArgmaxComputeImage2D 类主要代码如下：
```
class ArgmaxComputeImage2D : public KernelLite<TARGET(kOpenCL),
                                               PRECISION(kFP16),
                                               DATALAYOUT(kImageDefault)> {
 public:
  using param_t = operators::ArgmaxParam;
  void PrepareForRun() override;
  void ReInitWhenNeeded() override;
  void Run() override;
#ifdef LITE_WITH_PROFILE
  void SetProfileRuntimeKernelInfo(
      paddle::lite::profile::OpCharacter* ch) override;
#endif
};
```
重点介绍如下 4 个功能函数：
- PrepareForRun 函数只在第一次运行时执行，主要功能为确定运行所需的参数、kernel 名字、编译 kernel 代码；
- ReInitWhenNeeded 函数只在第一次运行时和输入 shape 发生变化时执行，主要功能为根据 shape 信息确定线程分配；
- Run 函数在每次运行时均执行，主要功能为分配/获取 tensor 数据、执行 cl kernel 函数；
- SetProfileRuntimeKernelInfo 函数用于 profile。
在 Paddle-Lite/lite/kernels/opencl/CMakeLists.txt 中添加 add_kernel(argmax_opencl_image OPENCL basic SRCS argmax_image_compute.cc)

3.4 Metal 端¶

以 Metal 端 Argmax 实现为例说明：

在 Paddle-Lite/lite/kernels/metal/image_op 目录下新建 argmax_image_compute.h 文件，定义 ArgmaxImageCompute 类，并继承 KernelLite，ArgmaxImageCompute 类主要代码如下：
```
class ArgmaxImageCompute
    : public KernelLite<TARGET(kMetal), PRECISION(kFloat), DATALAYOUT(kMetalTexture2DArray)> {
    using param_t = operators::ArgmaxParam;

   public:
    void PrepareForRun() override;
    void Run() override;
    void SaveOutput() override {
        MetalDebug::SaveOutput((use_mps_ ? ("MPS_argmax") : function_name_), output_buffer_);
    };
    virtual ~ArgmaxImageCompute();
};
```
重点介绍如下 3 个功能函数：
- PrepareForRun 函数只在第一次运行时执行，主要功能为确定运行所需的参数、kernel 名字、编译 kernel 代码；
- Run 函数在每次运行时均执行，主要功能为分配/获取 tensor 数据、执行 Metal kernel 函数；
- SaveOutput 函数用于 Metal 每层结果的输出。

在 Paddle-Lite/lite/kernels/metal/image_op 目录下新建 argmax_image_compute.mm 文件，主要实现 PrepareForRun、Run 函数，代码如下：

void ArgmaxImageCompute::PrepareForRun() {
    auto& context = ctx_->As<MTLContext>();
    metal_context_ = (MetalContext*)context.context();

    const auto& param = this->Param<param_t>();
    auto output_dims = param.Out->dims();

#ifdef LITE_WITH_METAL_FULL
#else
    input_buffer_ = param.X->data<MetalHalf, MetalImage>();
    output_buffer_ = param.Out->mutable_data<MetalHalf, MetalImage>(
        metal_context_, MetalImage::FourDimFrom(output_dims));
#endif

    // use mps or not
    bool should_use_mps = false;
    if (@available(iOS 12.0, *)) {
        if (metal_context_->use_mps()) {
            if( param.Axis == 1) should_use_mps = true;
        }
    }
    use_mps_ = should_use_mps;
    if (use_mps_) {
        setup_with_mps();
    } else {
        setup_without_mps();
    }
}

void ArgmaxImageCompute::Run() {
    @autoreleasepool {
        if (use_mps_) {
            run_with_mps();
        } else {
            run_without_mps();
        }
    }
}

REGISTER_LITE_KERNEL(arg_max,
    kMetal,
    kFloat,
    kMetalTexture2DArray,
    paddle::lite::kernels::metal::ArgmaxImageCompute,
    Int32)
    .BindInput("X",
        {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kMetal),
            PRECISION(kFloat),
            DATALAYOUT(kMetalTexture2DArray))})
    .BindOutput("Out",
        {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kMetal),
            PRECISION(kInt64),
            DATALAYOUT(kMetalTexture2DArray))})
    .Finalize();

Metal kernel 的实现方式有两种分别为 MPS 和非 MPS，在 PrepareForRun 函数中通过 use_mps_ 来判断具体采用的实现方式。

在 Paddle-Lite/lite/kernels/metal/CMakeLists.txt 中添加 add_kernel(argmax_metal_image METAL basic SRCS image_op/argmax_image_compute.mm)

4. 添加 Argmax 实现¶

4.1 Host 端¶

在 Paddle-Lite/lite/backends/host/math/ 目录下新建 argmax.h 文件，声明 argmax_func() 函数，代码如下：

template <typename InType, typename OutType>
void argmax_func(const lite::Tensor* input,
                 const int axis,
                 lite::Tensor* output);

在 Paddle-Lite/lite/backends/host/math/ 目录下新建 argmax.cc 文件，具体实现 argmax_func() 函数，代码如下：

template <typename InType, typename OutType>
void argmax_func(const lite::Tensor *input,
                 const int axis,
                 lite::Tensor *output) {
    auto input_ddim = input->dims();
    auto output_ddim = output->dims();

    const int size = input_ddim[axis];
    const int in_channel = input_ddim.count(axis, input_ddim.size());
    const int out_channel = output_ddim.count(axis, output_ddim.size());
    const int in_stride = input_ddim.count(axis + 1, input_ddim.size());
    const int out_stride = input_ddim.count(0, axis);

    for (int n = 0; n < out_stride; n++) {
        for (int k = 0; k < in_stride; k++) {
            const InType *in_ptr = input->data<InType>() + n * in_channel + k;
            std::vector<std::pair<InType, OutType>> vec;
            vec.resize(size);
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                vec[i] = std::make_pair(in_ptr[i * in_stride], i);
            }
            // sort
            std::partial_sort(vec.begin(),
                              vec.begin() + 1,
                              vec.end(),
                              std::greater<std::pair<InType, OutType>>());
            // out
            OutType *out_ptr = output->mutable_data<OutType>() + n * out_channel + k;
            *out_ptr = vec[0].second;
        }
    }
}

在 Paddle-Lite/lite/backends/host/math/CMakeLists.txt 中的 math_host library 中添加 argmax.cc。

4.2 ARM 端¶

在 Paddle-Lite/lite/backends/arm/math/ 目录下新建 argmax.h 文件，声明 argmax_func() 函数，代码如下：

template <typename InType, typename OutType>
void argmax_func(const lite::Tensor* input,
                 const int axis,
                 lite::Tensor* output);

在 Paddle-Lite/lite/backends/arm/math/ 目录下新建 argmax.cc 文件，具体实现 argmax_func() 函数，代码如下：

template <typename InType, typename OutType>
void argmax_func(const lite::Tensor *input,
                 const int axis,
                 lite::Tensor *output) {
    auto input_ddim = input->dims();
    auto output_ddim = output->dims();

    const int size = input_ddim[axis];
    const int in_channel = input_ddim.count(axis, input_ddim.size());
    const int out_channel = output_ddim.count(axis, output_ddim.size());
    const int in_stride = input_ddim.count(axis + 1, input_ddim.size());
    const int out_stride = input_ddim.count(0, axis);

    for (int n = 0; n < out_stride; n++) {
        for (int k = 0; k < in_stride; k++) {
            const InType *in_ptr = input->data<InType>() + n * in_channel + k;
            std::vector<std::pair<InType, OutType>> vec;
            vec.resize(size);
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                vec[i] = std::make_pair(in_ptr[i * in_stride], i);
            }
            // sort
            std::partial_sort(vec.begin(),
                              vec.begin() + 1,
                              vec.end(),
                              std::greater<std::pair<InType, OutType>>());
            // out
            OutType *out_ptr = output->mutable_data<OutType>() + n * out_channel + k;
            *out_ptr = vec[0].second;
        }
    }
}

在 Paddle-Lite/lite/backends/arm/math/CMakeLists.txt 中的 math_arm library 中添加 argmax.cc，在 Paddle-Lite/lite/backends/arm/math/funcs.h 中添加 #include "lite/backends/arm/math/argmax.h"

4.3 OpenCL 端¶

在 Paddle-Lite/lite/backends/opencl/cl_kernel/image/ 目录下新建 argmax_kernel.cl 文件，定义具体的 cl kernel 函数。

4.4 Metal 端¶

在 Paddle-Lite/lite/backends/metal/metal_kernel/texture/ 目录下新建 MaxKernel.metal 文件，定义具体的 arg_max_c 函数，其中输入的数据格式为 texture2d_array 。

kernel void arg_max_c(texture2d_array<ftype, access::read> inTexture[[texture(0)]],
    texture2d_array<ftype, access::write> outTexture[[texture(1)]],
    constant ArgParam& param[[buffer(0)]],
    uint3 gid[[thread_position_in_grid]]) {
    if (gid.x >= outTexture.get_width() || gid.y >= outTexture.get_height() ||
        gid.z >= outTexture.get_array_size())
        return;

    // dimensions = 4, CPU is NCHW, GPU is NHWC
    if (param.orank == 4) {
        int index = max_index(inTexture, gid.xy);
        outTexture.write(ftype4(index, 0.0, 0.0, 0.0), gid.xy, gid.z);
    }
    // dimensions < 4, CPU is NCHW, GPU treat as NHWC
    else {
        uint ix = gid.z * 4;
        uint iy = gid.x;
        int index_r = max_index(inTexture, uint2(ix, iy));
        int index_g = max_index(inTexture, uint2(ix + 1, iy));
        int index_b = max_index(inTexture, uint2(ix + 2, iy));
        int index_a = max_index(inTexture, uint2(ix + 3, iy));

        outTexture.write(ftype4(index_r, index_g, index_b, index_a), gid.xy, gid.z);
    }
}

5. 添加 Argmax 单测¶

详细操作内容请见新增单测文档。