集成NPU使用说明

NPU Android Linux 环境准备 算子支持 中级 高级

使用步骤

环境准备

在基本的环境准备之外，使用NPU需要集成HUAWEI HiAI DDK。 DDK包含了使用NPU的对外接口（包括模型构建、加载，计算等），以及封装成动态库的接口实现（名为libhiai*.so)。下载DDK，并将压缩包解压后的目录设置为环境变量${HWHIAI_DDK}。构建脚本将使用这个环境变量寻找DDK。

编译构建

在Linux环境下，使用MindSpore源代码根目录下的build.sh脚本可以构建集成NPU的MindSpore Lite包，命令如下，它将在MindSpore源代码根目录下的output目录下构建出MindSpore Lite的包，其中包含NPU的动态库，libmindspore-lite动态库以及测试工具Benchmark。

bash build.sh -I arm64 -e npu

有关编译详情见Linux环境编译。

集成使用

集成说明

开发者需要集成使用NPU功能时，需要注意：
- 在代码中配置NPU后端，有关使用Runtime执行推理详情见使用Runtime执行推理（C++）。
- 编译执行可执行程序。如采用动态加载方式，参考编译输出中编译选项为-I arm64或-I arm32时的内容，配置好环境变量，将会动态加载libhiai.so, libhiai_ir.so, libhiai_ir_build.so。例如：
```
export LD_LIBRARY_PATH=mindspore-lite-{version}-inference-android-{arch}/inference/third_party/hiai_ddk/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
```
Benchmark测试NPU推理

用户也可以使用MindSpore Lite的Benchmark工具测试NPU推理。编译出的Benchmark位置见编译输出。将构建包传到具有NPU芯片（支持的芯片详情见芯片与HUAWEI HiAI Version版本映射关系）的Android手机的/data/local/tmp/目录下，在手机上使用Benchmark工具测试NPU推理，示例如下：
- 测性能
```
./benchmark --device=NPU --modelFile=./models/test_benchmark.ms --timeProfiling=true
```
- 测精度
```
./benchmark --device=NPU --modelFile=./models/test_benchmark.ms --inDataFile=./input/test_benchmark.bin --inputShapes=1,32,32,1 --accuracyThreshold=3 --benchmarkDataFile=./output/test_benchmark.out
```

有关Benchmark使用详情，见Benchmark使用。

有关环境变量设置，需要根据编译输出中编译选项为-I arm64或-I arm32时的目录结构，将libmindspore-lite.so（目录为mindspore-lite-{version}-inference-android-{arch}/inference/lib）和 NPU库（目录为mindspore-lite-{version}-inference-android-{arch}/inference/third_party/hiai_ddk/lib/）所在的目录加入${LD_LIBRARY_PATH}。

芯片支持

NPU芯片支持见芯片与HUAWEI HiAI Version版本映射关系。

算子支持

NPU算子支持见Lite算子支持。