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.
Haz que los tiempos de inicio sean cortos
Si tu controlador transforma los pesos de un modelo en el primer uso, asegúrate de que el controlador admita el almacenamiento en caché de compilación, lo que reduce el tiempo de compilación cuando se inicia una app. Esto es importante, ya que las apps pueden 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 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 milisegundos, los modelos pueden ejecutar la carga de trabajo en la CPU, que solo tarda uno o dos milisegundos, en lugar de usar las aceleraciones de hardware. Ten cuidado con la costosa sincronización de subprocesos.
Cómo usar el grupo NN HAL SchedTune
A partir de Android 11 o versiones posteriores, el AOSP incluye un grupo SchedTune de NN HAL dedicado que permite que los procesos de NN HAL entre procesos usen núcleos grandes, similar a la implementación del mismo proceso dentro del cgroup de top-app predefinido. El uso de este grupo de SchedTune reduce la sobrecarga del controlador, en especial para 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