Esta página descreve as práticas recomendadas para implementar drivers da API Neural Networks (NNAPI) para permitir a ampla adoção da NNAPI por desenvolvedores de apps.
Manter tempos de inicialização curtos
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 compilação quando um app é iniciado. Isso é importante porque os apps podem evitar o uso de aceleração de hardware se os tempos de inicialização forem muito longos. Por exemplo, alguns apps têm mais de 100 MB de pesos, e transformar esses pesos sempre 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, o que leva apenas um ou dois milissegundos, em vez de usar acelerações de hardware. Tenha cuidado com a sincronização de threads dispendiosa.
Usar o grupo SchedTune da NN HAL
No Android 11 ou mais recente, a AOSP inclui um grupo
NN HAL
SchedTune
dedicado que permite que processos da NN HAL entre processos usem
núcleos grandes, semelhante à implementação do mesmo processo no
top-app cgrouppredefinido. 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 da NN HAL:
writepid /dev/stune/nnapi-hal/tasks