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我们在HarmonyOS开发中，如何使用Neural Network Runtime Kit进行跨芯片推理计算？

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    HarmonyOSharmonyos-next
    阅读 503
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    在HarmonyOS开发中，使用Neural Network Runtime Kit（NNRK）进行跨芯片推理计算的过程可以概括为以下几个步骤：

    一、环境准备

    1. 开发环境：确保你的开发环境为Ubuntu 18.04及以上版本。
    2. 接入设备：使用HarmonyOS定义的标准设备，并确保系统中内置的硬件加速器驱动已通过HDI接口对接Neural Network Runtime。

    二、下载与解压Native开发套件

    1. 将下载好的Native开发套件压缩包拷贝至当前用户根目录下。
    2. 执行解压命令，如unzip native-linux-{版本号}.zip，解压后你将获得Native API相关的头文件、库文件以及编译工具等。

    三、模型构造与编译

    1. 构造模型：使用Neural Network Runtime提供的API来构造你的AI模型。这通常包括定义模型的输入、输出以及中间层的参数和激活函数等。
    2. 编译模型：将构造好的模型编译成可以在硬件加速器上运行的格式。NNRK支持将在线构图生成的IR图下发至芯片驱动层，转换成可以直接推理计算的格式，即图编译结果。同时，支持图编译结果缓存，以便后续快速使用。

    四、推理执行

    1. 加载模型：在推理阶段，首先需要加载编译好的模型到设备中。
    2. 设置输入数据：为模型设置输入数据，这些数据将用于模型的推理计算。
    3. 执行推理：调用Neural Network Runtime提供的执行接口，在硬件加速器上运行编译后的AI模型，得到输出结果。

    五、接口与流程概述

    Neural Network Runtime的开发流程主要包含模型构造、模型编译和推理执行三个阶段。以下是一些关键的接口和步骤概述：

    • 模型构造相关接口：用于定义和构造AI模型的各个部分。
    • 模型编译相关接口：将构造好的模型编译成可以在硬件上运行的格式。
    • 执行推理相关接口：用于在硬件加速器上执行编译后的模型，并获取输出结果。

    六、注意事项

    1. 性能优化：为了获得更好的推理性能，建议充分利用硬件加速器的特性，如使用专用硬件加速芯片执行模型推理，以降低推理功耗和提高推理速度。
    2. 兼容性：确保你的模型和代码与HarmonyOS的版本和硬件平台兼容。
    3. 安全性：在处理敏感数据时，要注意保护隐私和安全，避免数据泄露或滥用。

    通过以上步骤，你可以在HarmonyOS开发中成功使用Neural Network Runtime Kit进行跨芯片推理计算。这有助于实现AI模型的跨平台部署和优化，提高应用的智能化水平和用户体验。

    1 个回答
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    脆脆瓜的笔记
      1.6k1210

      Neural Network Runtime Kit是面向AI领域的跨芯片推理计算运行。

      // 示例：使用Neural Network Runtime Kit进行推理
NNRuntime runtime;
runtime.loadModel("model.nnrt");
runtime.run(inputTensor, outputTensor);

      本文参与了 【 HarmonyOS NEXT 技术问答冲榜，等你来战！】欢迎正在阅读的你也加入。

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