Linux x86 环境下编译适用于 ARM Linux 的库

简介

本文档旨在介绍如何在 x86 Linux 操作系统环境下编译 Paddle Lite 源码，生成目标硬件为 ARM Linux 的预测库。

说明：

  • 通常情况下，你不需要自行从源码构建编译包，优先推荐下载 Paddle Lite 官方发布的预编译包，可满足一部分场景的需求。如果官方发布的编译包未覆盖你的场景，或者需要修改 Paddle Lite 源代码，则可参考本文构建。

  • 本文介绍的编译方法只适用于 Paddle Lite v2.6 及以上版本。v2.3 及之前版本请参考release/v2.3 源码编译方法。

在该场景下 Paddle Lite 已验证的软硬件配置如下表所示:

Host 环境

目标硬件环境

x86 Linux

CPU arm64/armhf
Huawei Ascend NPU
Kunlunxin XPU
OpenCL
Imagination NNA
注：查询以上芯片支持的具体型号，可参考支持硬件列表章节。

准备编译环境

适用于基于 ARMv8 和 ARMv7 架构 CPU 的各种开发板，例如 RK3399，树莓派等，目前支持交叉编译和本地编译两种方式，对于交叉编译方式，在完成目标程序编译后，可通过 scp 方式将程序拷贝到开发板运行。 因为本教程使用 Host 环境为 x86 架构，因此下面仅介绍交叉编译 ARM Linux 方式。

推荐环境

  • Ubuntu == 16.04

  • aarch64-xxxx-gcc、aarch64-xxxx-g++ == 5.4.0

  • python == 3.7

  • cmake >= 3.10

  • git、make、wget、scp

环境安装命令

以 Ubuntu16.04 为例介绍安装命令。其它 Linux 发行版安装步骤类似，在此不再赘述。 注意需要 root 用户权限执行如下命令。

 # 1. Install basic software
apt update
apt-get install -y --no-install-recommends \
  gcc g++ git make wget python unzip

# 2. Install arm gcc toolchains
apt-get install -y --no-install-recommends \
  g++-arm-linux-gnueabi gcc-arm-linux-gnueabi \
  g++-arm-linux-gnueabihf gcc-arm-linux-gnueabihf \
  gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu

# 3. Install cmake 3.10 or above
wget -c https://mms-res.cdn.bcebos.com/cmake-3.10.3-Linux-x86_64.tar.gz && \
  tar xzf cmake-3.10.3-Linux-x86_64.tar.gz && \
  mv cmake-3.10.3-Linux-x86_64 /opt/cmake-3.10 && \
  ln -s /opt/cmake-3.10/bin/cmake /usr/bin/cmake && \
  ln -s /opt/cmake-3.10/bin/ccmake /usr/bin/ccmake

了解基础编译参数

Paddle Lite 仓库中 ./lite/tools/build_linux.sh脚本文件用于构建linux版本的编译包，通过修改build_linux.sh脚本文件中的参数，可满足不同场景编译包的构建需求，常用的基础编译参数如下表所示： 有特殊硬件需求的编译参数见后文。

参数

说明

可选范围

默认值

arch

目标硬件的架构版本

armv8 / armv7hf / armv7 / x86

armv8

toolchain

C++ 语言的编译器工具链

gcc / clang

gcc

with_python

是否包含 python 编译包，目标应用程序是 python 语言时需配置为 ON

OFF / ON

OFF

with_cv

是否将 cv 函数加入编译包中

OFF / ON

OFF

with_log

是否在执行过程打印日志

OFF / ON

ON

with_exception

是否开启 C++ 异常

OFF / ON

OFF

with_extra

是否编译完整算子（见支持算子一节）

OFF / ON

OFF

with_profile

是否打开执行耗时分析

OFF / ON

OFF

with_precision_profile

是否打开逐层精度结果分析

OFF / ON

OFF

with_opencl

是否编译支持 OpenCL 的预测库

OFF / ON

OFF

编译步骤

# 下载 Paddle Lite 源码并切换到发布分支，如 develop
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
cd Paddle-Lite && git checkout develop

# (可选) 删除 third-party 目录，编译脚本会自动从国内 CDN 下载第三方库文件
# rm -rf third-party

./lite/tools/build_linux.sh

说明： 编译过程中，如出现源码编译耗时过长，通常是第三方库下载过慢或失败导致。请在完成 Paddle Lite 源码下载后，删除本地仓库根目录下的 third-party 目录，编译脚本会自动下载存储于国内 CDN 的第三方依赖文件压缩包，节省从 GitHub repo 同步第三方库的时间。

验证编译结果

如果按./lite/tools/build_linux.sh中的默认参数执行，成功后会在 Paddle-Lite/build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8/ 生成 Paddle Lite 编译包，文件目录如下。

inference_lite_lib.armlinux.armv8/
├── cxx                                               C++ 预测库和头文件
│   ├── include                                       C++ 头文件
│   │   ├── paddle_api.h
│   │   ├── paddle_image_preprocess.h
│   │   ├── paddle_lite_factory_helper.h
│   │   ├── paddle_place.h
│   │   ├── paddle_use_kernels.h
│   │   ├── paddle_use_ops.h
│   │   └── paddle_use_passes.h
│   └── lib                                           C++ 预测库
│       └── libpaddle_light_api_shared.so             C++ light_api 动态库
│
└── demo                                              C++
│   └── cxx                                           C++ 预测库 demo

多设备支持

OpenCL

  • 介绍

Paddle Lite 支持所有兼容 OpenCL 1.1 标准的 GPU 设备。

  • 基本参数

参数

说明

可选范围

默认值

with_opencl

是否包含 OpenCL 编译

OFF / ON

OFF

NNAdapter

  • 介绍

NNAdapter 是飞桨推理 AI 硬件统一适配框架，可以通过它较为便捷的适配多种硬件。

  • 基本参数

参数

说明

可选范围

默认值

with_nnadapter

是否编译 NNAdapter

OFF / ON

OFF

NNAdapter 支持华为昇腾 NPU

参数

说明

可选范围

默认值

nnadapter_with_huawei_ascend_npu

是否编译华为昇腾 NPU 的 NNAdapter HAL 库

OFF / ON

OFF

nnadapter_huawei_ascend_npu_sdk_root

设置华为昇腾 CANN 目录

用户自定义

/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest

详细请参考 华为昇腾 NPU

NNAdapter 支持颖脉 NNA

参数

说明

可选范围

默认值

nnadapter_with_imagination_nna

是否编译颖脉 NNA 的 NNAdapter HAL 库

OFF / ON

OFF

nnadapter_imagination_nna_sdk_root

设置颖脉 imgdnn SDK 目录

用户自定义

空值

详细请参考 颖脉 NNA

NNAdapter 支持芯原 TIM-VX

参数

说明

可选范围

默认值

nnadapter_with_verisilicon_timvx

是否编译芯原 TIM-VX 的 NNAdapter HAL 库

OFF / ON

OFF

nnadapter_verisilicon_timvx_src_git_tag

设置芯原 TIM-VX 的代码分支

TIM-VX repo 分支名

main

nnadapter_verisilicon_timvx_viv_sdk_url

设置芯原 TIM-VX SDK 的下载链接

用户自定义

Android系统：http://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/verisilicon/sdk/viv_sdk_android_9_armeabi_v7a_6_4_4_3_generic.tgz Linux系统：http://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/verisilicon/sdk/viv_sdk_linux_arm64_6_4_4_3_generic.tgz

nnadapter_verisilicon_timvx_viv_sdk_root

设置芯原 TIM-VX 的本地路径

用户自定义

空值

详细请参考 芯原 TIM-VX

NNAdapter 支持亿智 NPU

参数

说明

可选范围

默认值

nnadapter_with_eeasytech_npu

是否编译亿智 NPU 的 NNAdapter HAL 库

OFF / ON

OFF

nnadapter_eeasytech_npu_sdk_root

设置亿智 NPU DDK 目录

用户自定义

空值

详细请参考 亿智 NPU