En esta página, se describen las prácticas recomendadas para implementar la API de Neural Networks (NNAPI) controladores para permitir que los desarrolladores de apps adopten ampliamente la NNAPI.
Haz que los tiempos de inicio sean cortos
Si tu controlador transforma los pesos de un modelo en el primer uso, asegúrate de que admita el almacenamiento en caché de 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 hardware la aceleración si los tiempos de inicio son demasiado largos. Por ejemplo, algunas apps tienen más de 100 MB de pesos y transformarlos cada vez que la app es un desperdicio.
Reduce la latencia mínima
Para garantizar que los modelos usen la aceleración de hardware, es importante reducir el y 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 pueden ejecutar la carga de trabajo en la CPU, que solo tarda uno o dos milisegundos, en lugar de usar aceleraciones de hardware. Ten cuidado con la sincronización de subprocesos costosa.
Cómo usar el grupo NN HAL SchedTune
A partir de Android 11 o versiones posteriores, el AOSP incluye un grupo dedicado de SchedTune de HAL de NN que permite que los procesos de HAL de NN entre procesos usen núcleos grandes, de manera similar a la implementación del mismo proceso dentro del cgroup top-app predefinido. Uso
El grupo SchedTune reduce la sobrecarga del controlador, especialmente para modelos pequeños.
Para usar el grupo SchedTune, agrega la siguiente línea al archivo init.rc del proceso de HAL de NN:
writepid /dev/stune/nnapi-hal/tasks