Esta página descreve as práticas recomendadas para implementar drivers da API Neural Networks (NNAPI) para permitir a adoção em larga escala da NNAPI por desenvolvedores de apps.
Reduza os tempos de inicialização
Se o driver transformar os pesos de um modelo no primeiro uso, verifique se ele oferece suporte ao armazenamento em cache de compilação, o que reduz o tempo usado para a compilação quando um app é iniciado. Isso é importante porque os apps podem evitar o uso da aceleração de hardware se os tempos de inicialização forem muito longos. Por exemplo, alguns apps têm mais de 100 MB de pesos, e transformá-los toda vez que o app é iniciado é um desperdício.
Reduzir a latência mínima
Para garantir que os modelos usem a aceleração de hardware, é importante reduzir a latência mínima nos drivers. Muitos apps usam modelos pequenos que são executados várias vezes. Se a latência mínima para executar uma carga de trabalho for muito alta, como alguns milissegundos, os modelos poderão executar a carga de trabalho na CPU, que leva apenas um ou dois milissegundos, em vez de usar a aceleração de hardware. Cuidado com a sincronização de encadeamento de linha de execução cara.
Usar o grupo NN HAL SchedTune
No Android 11 ou versões mais recentes, o AOSP inclui um grupo
SchedTune
de NN HAL
dedicado que permite que os processos da NN HAL entre processos usem grandes
núcleos, semelhante à implementação do mesmo processo no
cgroup predefinido
top-app. O uso desse
grupo SchedTune reduz a sobrecarga do driver, especialmente para modelos pequenos.
Para usar o grupo SchedTune, adicione a seguinte linha ao arquivo init.rc do
processo NN HAL:
writepid /dev/stune/nnapi-hal/tasks