图算融合配置说明（beta特性）

概述

图算融合是MindSpore特有的网络性能优化技术。它可以通过自动分析和优化现有网络计算图逻辑，并结合目标硬件能力，对计算图进行计算化简和替代、算子拆分和融合、算子特例化编译等优化，以提升设备计算资源利用率，实现对网络性能的整体优化。相比传统优化技术，图算融合具有多算子跨边界联合优化、与MindSpore AKG（基于Polyhedral的算子编译器）跨层协同、即时编译等独特优势。

MindSpore Lite的whl包和tar包默认内置AKG。通过源码安装的MindSpore Lite，需确保已安装llvm 12.0.1。通过源码安装ascend后端则需要额外安装git-lfs。

AKG安装方法

需要先提前安装AKG才能让MindSpore Lite使能图算功能。目前，AKG已经内置在了MindSpore Lite的发布件中，在代码编译阶段，编译MindSpore Lite的时候会同时编译AKG。AKG的安装方法有两种，这两种方式对应了MindSpore Lite的tar包形态和whl包形态的两种发布件，可以任选其一进行安装：

安装tar包内置的AKG发布件

首先，前往下载页面下载MindSpore Lite端侧推理和云侧推理的tar包发布件，然后安装tools/akg/的akg的whl包。接着在命令行中使用以下命令检查AKG是否安装成功：若无报错，则表示安装成功。
```
python -c "import akg"
```
安装MindSpore Lite的whl包

首先，前往下载页面下载MindSpore Lite的Whl包，并使用pip进行安装。

安装后可以使用以下命令检查MindSpore Lite内置的AKG是否安装成功：若无报错，则表示安装成功。
```
python -c "import mindspore_lite.akg"
```

使用方法

在模型转换阶段，通过配置converter_lite 的–configFile和–optimize选项来使能图算。

首选编写配置文件：

#文件名是akg.cfg
[graph_kernel_param]
opt_level=2

之后运行converter_lite进行模型转换。

编译Ascend后端的ONNX模型：

Ascend后端需要安装AKG融合算子实现，具体方法见部署Ascend自定义算子。

部署完成之后执行如命令即可转换ONNX模型。

./converter_lite --fmk=ONNX --modelFile=model.onnx --outputFile=model --configFile=akg.cfg --optimize=ascend_oriented

之后，就可以通过benchmark工具或者模型推理接口来运行离线模型。

目前，使用使能图算融合之后的converter_lite工具转换出的离线模型只能在本机运行，模型文件不能支持跨平台运行功能。