न्यूरल नेटवर्क्स एचएएल 1.2 में बर्स्ट एक्ज़ीक्यूशन का सिद्धांत दिया गया है. एक क्लिक में कई फ़ोटो एक्ज़ीक्यूशन, उसी तैयार मॉडल के एक्ज़ीक्यूशन का क्रम होता है जो एक के बाद एक लगातार चलने वाले वीडियो, जैसे कि कैमरे से कैप्चर की गई फ़ोटो या वीडियो में लगातार ऑडियो सैंपल. बर्स्ट ऑब्जेक्ट का इस्तेमाल, बर्स्ट रन के सेट को कंट्रोल करने के लिए किया जाता है. साथ ही, रन के बीच संसाधनों को बनाए रखने के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जाता है. इससे रन के लिए कम ओवरहेड की ज़रूरत होती है. बर्स्ट ऑब्जेक्ट तीन ऑप्टिमाइज़ेशन चालू करते हैं:
- एक्ज़ीक्यूशन के क्रम से पहले बर्स्ट ऑब्जेक्ट बनाया जाता है और उसे फ़्री कर दिया जाता है जब क्रम खत्म हो जाए. इसलिए, बर्स्ट ऑब्जेक्ट का लाइफ़टाइम, ड्राइवर को यह बताता है कि उसे कितनी देर तक बेहतर परफ़ॉर्मेंस वाली स्थिति में रहना चाहिए.
- बर्स्ट ऑब्जेक्ट, एक्ज़ीक्यूशन के बीच संसाधनों को सुरक्षित रख सकता है. उदाहरण के लिए, कोई ड्राइवर, पहली बार चलाए जाने पर मेमोरी ऑब्जेक्ट को मैप कर सकता है. साथ ही, बाद में फिर से इस्तेमाल करने के लिए, बर्स्ट ऑब्जेक्ट में मैपिंग को कैश मेमोरी में सेव कर सकता है. कैश मेमोरी में सेव किया गया कोई भी संसाधन, बर्स्ट ऑब्जेक्ट के मिटने या NNAPI रनटाइम के बर्स्ट ऑब्जेक्ट को यह सूचना देने पर रिलीज़ किया जा सकता है कि संसाधन अब ज़रूरी नहीं है.
- बर्स्ट ऑब्जेक्ट, ऐप्लिकेशन और ड्राइवर प्रोसेस के बीच कम्यूनिकेट करने के लिए, फ़ास्ट मैसेज क्यू (एफ़एमक्यू) का इस्तेमाल करता है. इससे, इंतज़ार का समय कम हो सकता है, क्योंकि एफ़एमक्यू, एचआईडीएल को बायपास करता है और शेयर की गई मेमोरी में मौजूद एटॉमिक सर्कुलर एफ़आईओ की मदद से, डेटा को सीधे दूसरी प्रोसेस को भेजता है. फ़ाइल प्रोसेस करने वाली प्रोसेस, किसी आइटम को सूची से हटाकर प्रोसेस करना जानती है. इसके लिए, वह FIFO में मौजूद एलिमेंट की संख्या को पॉलिंग करके या FMQ के इवेंट फ़्लैग का इंतज़ार करके, प्रोसेस शुरू करती है. इवेंट फ़्लैग को प्रोड्यूसर से सिग्नल मिलता है. यह इवेंट फ़्लैग तेज़ी से काम करता है यूज़रस्पेस म्यूटेक्स (futex).
एफ़एमक्यू एक लो-लेवल डेटा स्ट्रक्चर है, जो सभी प्रोसेस के लिए लाइफ़टाइम की कोई गारंटी नहीं देता. साथ ही, इसमें यह तय करने के लिए कोई बिल्ट-इन मेकेनिज्म नहीं है कि एफ़एमक्यू के दूसरे छोर पर प्रोसेस उम्मीद के मुताबिक चल रही है या नहीं. इस वजह से, अगर एफ़एमक्यू खत्म हो जाता है, तो हो सकता है उपभोक्ता डेटा के कभी न आने का इंतज़ार करते हुए फंस जाए. एक इस समस्या का समाधान ड्राइवर के लिए है कि वह एफ़एमक्यू को बर्स्ट ऑब्जेक्ट का पता लगाता है, ताकि यह पता लगाया जा सके कि बर्स्ट एक्ज़ीक्यूशन कब खत्म हुआ.
क्योंकि बर्स्ट एक्ज़ीक्यूशन एक ही आर्ग्युमेंट पर काम करते हैं और एक जैसे नतीजे दिखाते हैं
एक्ज़ीक्यूशन पाथ के रूप में मिलता है, तो मौजूद एफ़एमक्यू को वही डेटा पास करना होगा जो
और NNAPI सर्विस ड्राइवर से भी मिलता है. हालांकि, एफ़एमक्यू सिर्फ़ सामान्य डेटा टाइप ट्रांसफ़र कर सकते हैं. जटिल डेटा को क्रम से लगाकर ट्रांसफ़र किया जाता है
साथ ही, सीधे एफ़एमक्यू में नेस्ट किए गए बफ़र (वेक्टर टाइप) को डीसीरियलाइज़ (पार्स) करना, और
मांग पर मेमोरी पूल के हैंडल ट्रांसफ़र करने के लिए, HIDL कॉलबैक ऑब्जेक्ट. निर्माता
एफ़एमक्यू की ओर से, ग्राहक को अनुरोध या उसके नतीजे वाले मैसेज भेजे जाने चाहिए
अगर सूची ब्लॉक कर रही है, तो MessageQueue::writeBlocking का इस्तेमाल करके या
अगर सूची ब्लॉक नहीं कर रही है, तो MessageQueue::write का इस्तेमाल करें.
बर्स्ट मोड के इंटरफ़ेस
न्यूरल नेटवर्क एचएएल के लिए बर्स्ट इंटरफ़ेस यहां मिलते हैं
hardware/interfaces/neuralnetworks/1.2/
और इनके बारे में नीचे बताया गया है. NDK लेयर में बर्स्ट इंटरफ़ेस के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, frameworks/ml/nn/runtime/include/NeuralNetworks.h देखें.
types.hal
types.hal
इससे यह तय होता है कि एफ़एमक्यू पर किस तरह का डेटा भेजा जाए.
FmqRequestDatum: एक्ज़ीक्यूशनRequestकी सीरीज़ के तौर पर दिखाया गया एक एलिमेंट ऑब्जेक्ट औरMeasureTimingवैल्यू, जिसे तेज़ी से चलने वाले मैसेज में भेजा जाता है सूची.FmqResultDatum: यहां दी गई वैल्यू को सीरियल के तौर पर दिखाने वाला एक एलिमेंट एक एक्ज़ीक्यूशन (ErrorStatus,OutputShapes, औरTiming) है, जो यह मैसेज सूची में सबसे तेज़ मैसेज की सूची के ज़रिए दिखाया गया है.
आईबीर्स्टकॉन्टेक्स्ट.हेल
IBurstContext.hal
Neural Networks सेवा में मौजूद HIDL इंटरफ़ेस ऑब्जेक्ट के बारे में बताता है.
IBurstContext: बर्स्ट के संसाधनों को मैनेज करने के लिए कॉन्टेक्स्ट ऑब्जेक्ट.
IBurstCallback.hal
IBurstCallback.hal
न्यूरल नेटवर्क्स से बनाए गए कॉलबैक के लिए, HIDL इंटरफ़ेस ऑब्जेक्ट तय करता है
रनटाइम और इसका इस्तेमाल hidl_memory को वापस पाने के लिए, Neural Networks सेवा से किया जाता है
स्लॉट आइडेंटिफ़ायर से जुड़े ऑब्जेक्ट.
- IBurstCallback: मेमोरी ऑब्जेक्ट वापस पाने के लिए, सेवा का इस्तेमाल करने वाला कॉलबैक ऑब्जेक्ट.
Iतैयार मॉडल.हेल
IPreparedModel.hal को HAL 1.2 में, पहले से तैयार किए गए मॉडल से IBurstContext ऑब्जेक्ट बनाने के तरीके के साथ जोड़ा गया है.
configureExecutionBurst: यह नीति ऐसे बर्स्ट ऑब्जेक्ट को कॉन्फ़िगर करती है जिसका इस्तेमाल किसी तैयार किए गए डेटा पर एक से ज़्यादा अनुमान लागू करने के लिए किया जाता है तेज़ी से आगे बढ़ने की ज़रूरत नहीं होती.
ड्राइवर को बर्स्ट एक्ज़ीक्यूट करने की सुविधा दें
किसी HIDL NNAPI सेवा में बर्स्ट ऑब्जेक्ट का समर्थन करने का सबसे आसान तरीका
बर्स्ट उपयोगिता फ़ंक्शन ::android::nn::ExecutionBurstServer::create, जो कि
इसमें मिला
ExecutionBurstServer.h
और libneuralnetworks_common और libneuralnetworks_util में पैकेज किया गया
स्टैटिक लाइब्रेरी पर लागू होता है. इस फ़ैक्ट्री फ़ंक्शन में दो ओवरलोड हैं:
- एक ओवरलोड,
IPreparedModelऑब्जेक्ट के लिए पॉइंटर स्वीकार करता है. यह उपयोगिता फ़ंक्शन, मॉडल को लागू करने के लिएIPreparedModelऑब्जेक्ट मेंexecuteSynchronouslyतरीके का इस्तेमाल करता है. - एक ओवरलोड, पसंद के मुताबिक बनाया जा सकने वाला
IBurstExecutorWithCacheऑब्जेक्ट स्वीकार करता है, इसका इस्तेमाल उन रिसॉर्स (जैसे किhidl_memoryमैपिंग) को कैश मेमोरी में सेव करने के लिए किया जा सकता है जो कई एक्ज़ीक्यूशन के लिए बना रहता है.
हर ओवरलोड, एक IBurstContext ऑब्जेक्ट दिखाता है (जो बर्स्ट ऑब्जेक्ट को दिखाता है). इसमें एक खास लिसनर थ्रेड होती है, जिसे मैनेज किया जाता है. इस थ्रेड को requestChannel एफ़एमक्यू से अनुरोध मिलते हैं. इसके बाद, यह अनुमान लगाता है और resultChannel एफ़एमक्यू के ज़रिए नतीजे दिखाता है. जब बर्स्ट के क्लाइंट के पास IBurstContext का रेफ़रंस नहीं होता, तब IBurstContext ऑब्जेक्ट में मौजूद यह थ्रेड और अन्य सभी संसाधन अपने-आप रिलीज़ हो जाते हैं.
इसके अलावा, अपने हिसाब से IBurstContext को लागू किया जा सकता है
यह समझता है कि requestChannel पर मैसेज कैसे भेजें और कैसे पाएं और
resultChannel एफ़एमक्यू, IPreparedModel::configureExecutionBurst को भेजे गए.
बर्स्ट यूटिलिटी फ़ंक्शन, ExecutionBurstServer.h में मिलते हैं.
/**
* Create automated context to manage FMQ-based executions.
*
* This function is intended to be used by a service to automatically:
* 1) Receive data from a provided FMQ
* 2) Execute a model with the given information
* 3) Send the result to the created FMQ
*
* @param callback Callback used to retrieve memories corresponding to
* unrecognized slots.
* @param requestChannel Input FMQ channel through which the client passes the
* request to the service.
* @param resultChannel Output FMQ channel from which the client can retrieve
* the result of the execution.
* @param executorWithCache Object which maintains a local cache of the
* memory pools and executes using the cached memory pools.
* @result IBurstContext Handle to the burst context.
*/
static sp<ExecutionBurstServer> create(
const sp<IBurstCallback>& callback, const FmqRequestDescriptor& requestChannel,
const FmqResultDescriptor& resultChannel,
std::shared_ptr<IBurstExecutorWithCache> executorWithCache);
/**
* Create automated context to manage FMQ-based executions.
*
* This function is intended to be used by a service to automatically:
* 1) Receive data from a provided FMQ
* 2) Execute a model with the given information
* 3) Send the result to the created FMQ
*
* @param callback Callback used to retrieve memories corresponding to
* unrecognized slots.
* @param requestChannel Input FMQ channel through which the client passes the
* request to the service.
* @param resultChannel Output FMQ channel from which the client can retrieve
* the result of the execution.
* @param preparedModel PreparedModel that the burst object was created from.
* IPreparedModel::executeSynchronously will be used to perform the
* execution.
* @result IBurstContext Handle to the burst context.
*/
static sp<ExecutionBurstServer> create(const sp<IBurstCallback>& callback,
const FmqRequestDescriptor& requestChannel,
const FmqResultDescriptor& resultChannel,
IPreparedModel* preparedModel);
यहां बर्स्ट इंटरफ़ेस को लागू करने का रेफ़रंस दिया गया है. यह इंटरफ़ेस, frameworks/ml/nn/driver/sample/SampleDriver.cpp पर मौजूद न्यूरल नेटवर्क के सैंपल ड्राइवर में मिलता है.
Return<void> SamplePreparedModel::configureExecutionBurst(
const sp<V1_2::IBurstCallback>& callback,
const MQDescriptorSync<V1_2::FmqRequestDatum>& requestChannel,
const MQDescriptorSync<V1_2::FmqResultDatum>& resultChannel,
configureExecutionBurst_cb cb) {
NNTRACE_FULL(NNTRACE_LAYER_DRIVER, NNTRACE_PHASE_EXECUTION,
"SampleDriver::configureExecutionBurst");
// Alternatively, the burst could be configured via:
// const sp<V1_2::IBurstContext> burst =
// ExecutionBurstServer::create(callback, requestChannel,
// resultChannel, this);
//
// However, this alternative representation does not include a memory map
// caching optimization, and adds overhead.
const std::shared_ptr<BurstExecutorWithCache> executorWithCache =
std::make_shared<BurstExecutorWithCache>(mModel, mDriver, mPoolInfos);
const sp<V1_2::IBurstContext> burst = ExecutionBurstServer::create(
callback, requestChannel, resultChannel, executorWithCache);
if (burst == nullptr) {
cb(ErrorStatus::GENERAL_FAILURE, {});
} else {
cb(ErrorStatus::NONE, burst);
}
return Void();
}