7. 使用 IPU 进行预测

API定义如下：

// 启用 IPU 进行预测
// 参数：ipu_device_num - 所需要的 IPU 个数.
// 参数：ipu_micro_batch_size - 计算图输入的 batch size，用于根据输入 batch size 进行全图 Tensor shape 推导，仅在动态输入 batch size 的情况生效
// 参数：ipu_enable_pipelining - 使能 IPU 间数据流水
// 参数：ipu_batches_per_step - 在使能数据流水的条件下，指定每次跑多少 batch 的数据，如果关闭数据流水，该值应设置为 1
// 返回：None
void EnableIpu(int ipu_device_num = 1, int ipu_micro_batch_size = 1,
               bool ipu_enable_pipelining = false,
               int ipu_batches_per_step = 1);

// 配置 IPU 构图参数
// 参数：ipu_enable_fp16 - 使能 float16 模式，将 float32 计算图转换为 float16 计算图
// 参数：ipu_replica_num - 设置实例个数，举例 ipu_device_num = 2，表示单个实例需要 2 个 IPU 运行，设置 ipu_replica_num = 8，表示总共有 8 个相同实例，所以总共需要 16 个IPU
// 参数：ipu_available_memory_proportion - 设置 matmul / conv Op 可使用的内存比例，取值 (0.0, 1.0], 比例越高，计算性能越好
// 参数：ipu_enable_half_partial - matmul Op 中间结果以 float16 存储于片上
// 返回：None
void SetIpuConfig(bool ipu_enable_fp16 = false, int ipu_replica_num = 1,
                  float ipu_available_memory_proportion = 1.0,
                  bool ipu_enable_half_partial = false);

代码示例：

// 创建 Config 对象
paddle_infer::Config config(FLAGS_model_dir);

// 启用 IPU，并设置单个实例所需要的 IPU 个数为 1
config.EnableIpu(1);
// 启动 float16 模式
config.SetIpuConfig(true);