En esta página, se describen las prácticas recomendadas para implementar controladores de la API de Neural Networks (NNAPI) para permitir una amplia adopción de la NNAPI por parte de los desarrolladores de apps.
Mantén los tiempos de inicio cortos
Si tu controlador transforma los pesos de un modelo en el primer uso, asegúrate de que admita el almacenamiento en caché de la compilación, lo que reduce el tiempo que se usa para la compilación cuando se inicia una app. Esto es importante, ya que las apps podrían evitar el uso de la aceleración de hardware si los tiempos de inicio son demasiado largos. Por ejemplo, algunas apps tienen más de 100 MB de pesos, y transformarlos cada vez que se inicia la app es un desperdicio.
Reduce la latencia mínima
Para garantizar que los modelos usen la aceleración de hardware, es importante reducir la latencia mínima en los controladores. Muchas apps usan modelos pequeños que se ejecutan varias veces, y si la latencia mínima para ejecutar una carga de trabajo es demasiado alta, como unos pocos milisegundos, los modelos podrían ejecutar la carga de trabajo en la CPU, lo que solo tarda uno o dos milisegundos, en lugar de usar aceleraciones de hardware. Ten cuidado con la costosa sincronización de subprocesos.
Usa el grupo NN HAL SchedTune
A partir de Android 11, AOSP incluye un grupo
NN HAL
SchedTune
dedicado que permite que los procesos NN HAL entre procesos usen núcleos
grandes, de manera similar a la implementación en el mismo proceso dentro del
top-app cgrouppredefinido. El uso de este grupo SchedTune reduce la sobrecarga del controlador, en especial para los modelos pequeños.
Para usar el grupo SchedTune, agrega la siguiente línea al archivo init.rc del proceso NN HAL:
writepid /dev/stune/nnapi-hal/tasks