晶晨 NPU 部署示例¶
Paddle Lite 已支持晶晨 NPU 的预测部署。 其接入原理是与之前华为 Kirin NPU、瑞芯微 Rockchip NPU 等类似，即加载并分析 Paddle 模型，首先将 Paddle 算子转成 NNAdapter 标准算子，其次再转换为 Amlogic NPU 组网 API 进行网络构建，在线生成并执行模型。
本文介绍的是 Paddle Lite 基于 AmlogicNPU DDK 来调用晶晨 SoC 的 NPU 算力，考虑到算子以及模型支持的广度，如果需要在晶晨 SoC 上部署较为复杂的模型，建议参考芯原 TIM-VX 部署示例，同样能调用晶晨 SoC 的 NPU 算力，且支持场景更多。
支持现状¶
已支持的芯片¶
C308X
A311D
S905D3(Android 版本)
已支持的 Paddle 模型¶
模型¶
性能¶
测试环境
编译环境
Ubuntu 16.04，GCC 5.4 for ARMLinux armhf and aarch64
硬件环境
C308X
CPU：2 x ARM Cortex-55
NPU：4 TOPs for INT8
A311D
CPU：4 x ARM Cortex-A73 + 2 x ARM Cortex-A53
NPU：5 TOPs for INT8
S905D3(Android 版本)
CPU：2 x ARM Cortex-55
NPU：1.2 TOPs for INT8
测试方法
warmup=1, repeats=5，统计平均时间，单位是 ms
线程数为1，
paddle::lite_api::PowerMode CPU_POWER_MODE设置为paddle::lite_api::PowerMode::LITE_POWER_HIGH分类模型的输入图像维度是{1, 3, 224, 224}
测试结果
| 模型 | C308X | A311D | S905D3(Android 版本) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| CPU(ms) | NPU(ms) | CPU(ms) | NPU(ms) | CPU(ms) | NPU(ms) | |
| mobilenet_v1_int8_224_per_layer | 167.6996 | 6.982800 | 81.632133 | 5.607733 | 280.465997 | 13.411600 |
| resnet50_int8_224_per_layer | 695.527405 | 20.288600 | 390.498300 | 18.002560 | 787.532340 | 42.858800 |
| ssd_mobilenet_v1_relu_voc_int8_300_per_layer | 281.442310 | 18.015800 | 134.991560 | 15.978300 | 295.48919 | 41.035610 |
已支持（或部分支持）NNAdapter 的 Paddle 算子¶
您可以查阅 NNAdapter 算子支持列表获得各算子在不同新硬件上的最新支持信息。
参考示例演示¶
测试设备¶
C308X开发板
A311D开发板
S905D3开发板
准备设备环境¶
NPU 驱动
晶晨 SoC 使用芯原 NPU，部署时首先要确保 NPU 驱动文件（galcore.ko）和相关依赖库（libXXX.so）。
可通过命令行输入
dmesg | grep Galcore查询 NPU 驱动版本。请注意，建议版本为 6.4.4.3。如果当前版本就是 6.4.4.3 ，可以跳过本环节。有两种方式可以修改当前的 NPU 驱动版本及其依赖库：
（1）刷机。可以根据具体的开发板，向开发板卖家或者开发板官网查询刷机方法。
（2）手动替换驱动文件和依赖库，在PaddleLite-generic-demo.tar.gz中，我们提供了 linux 系统下 A311D、S905D3、C308X，以及 Android 系统下 S905D3 的 NPU 驱动和相关依赖库（详细目录树结构可以参考后文『运行图像分类示例程序』）。
linux 系统在路径 PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/amlogic_npu 下。
Android 系统在路径 PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/amlogic_npu 下。
第一步，修改 switch_vivante_sdk.sh 文件中的 HARDWARE_MODEL 将其改为用户要使用的具体 SoC 型号，如 HARDWARE_MODEL=s905d3。
第二步，执行 ./switch_vivante_sdk.sh。
第三步，vivante_sdk_6_4_4_3/lib/{SoC型号}/{系统版本号}/ 目录下，提供了 NPU 驱动，galcore.ko。比如，用户使用 Android S905D3，操作系统版本 4.9.113，则在PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/amlogic_npu/vivante_sdk_6_4_4_3/lib/s905d3/4.9.113 下找到 NPU 驱动文件 galcore.ko。注意，不同设备的操作系统版本号不同，如果与我们提供的操作系统版本号不一致，则无法直接使用，此时请参考上文提到的方法『（1）刷机』。
第四步，将 galcore.ko 传到设备上，登录设备，命令行输入
sudo rmmod galcore来卸载原始驱动，输入sudo insmod galcore.ko来加载传上设备的驱动第五部，输入
dmesg | grep Galcore查询 NPU 驱动版本，确定为 6.4.4.3
C308X
需要驱动版本为 6.4.4.3（修改驱动方法请参考前一个小节『NPU 驱动』）。
注意是 64 位系统。
将 MicroUSB 线插入到设备的 MicroUSB OTG 口，就可以使用 Android 的
adb命令进行设备的交互，当然也提供了网络连接 SSH 登录的方式。可通过
dmesg | grep Galcore查询系统版本：
$ dmesg | grep Galcore [ 23.599566] Galcore version 6.4.4.3.310723AAA
A311D
需要驱动版本为 6.4.4.3（修改驱动方法请参考前一个小节『NPU 驱动』）。
注意是 64 位系统。
将 MicroUSB 线插入到设备的 MicroUSB OTG 口，就可以使用 Android 的
adb命令进行设备的交互，当然也提供了网络连接 SSH 登录的方式。可通过
dmesg | grep Galcore查询系统版本：
$ dmesg | grep Galcore [ 24.140820] Galcore version 6.4.4.3.310723AAA
S905D3(Android 版本)
需要驱动版本为 6.4.4.3（修改驱动方法请参考前一个小节『NPU 驱动』）：
adb root + adb remount以获得修改系统库的权限。
$ dmesg | grep Galcore [ 9.020168] <6>[ 9.020168@0] Galcore version 6.4.4.3.310723a
示例程序和 Paddle Lite 库的编译需要采用交叉编译方式，通过
adb进行设备的交互和示例程序的运行。
准备交叉编译环境¶
为了保证编译环境一致，建议参考 Docker 环境准备中的 Docker 开发环境进行配置；
由于有些设备只提供网络访问方式（根据开发版的实际情况），需要通过
scp和ssh命令将交叉编译生成的Paddle Lite 库和示例程序传输到设备上执行，因此，在进入 Docker 容器后还需要安装如下软件：# apt-get install openssh-client sshpass
运行图像分类示例程序¶
ß
下载 Paddle Lite 通用示例程序PaddleLite-generic-demo.tar.gz，解压后目录主体结构如下：
- PaddleLite-generic-demo - image_classification_demo - assets - images - tabby_cat.jpg # 测试图片 - tabby_cat.raw # 经过 convert_to_raw_image.py 处理后的 RGB Raw 图像 - labels - synset_words.txt # 1000 分类 label 文件 - models - mobilenet_v1_int8_224_per_layer - __model__ # Paddle fluid 模型组网文件，可使用 netron 查看网络结构 — conv1_weights # Paddle fluid 模型参数文件 - batch_norm_0.tmp_2.quant_dequant.scale # Paddle fluid 模型量化参数文件 — subgraph_partition_config_file.txt # 自定义子图分割配置文件 ... - shell - CMakeLists.txt # 示例程序 CMake 脚本 - build.linux.arm64 # arm64 编译工作目录 - image_classification_demo # 已编译好的，适用于 arm64 的示例程序 - build.linux.armhf # armhf编译工作目录 - image_classification_demo # 已编译好的，适用于 armhf 的示例程序 ... - image_classification_demo.cc # 示例程序源码 - build.sh # 示例程序编译脚本 - run.sh # 示例程序本地运行脚本 - run_with_ssh.sh # 示例程序ssh运行脚本 - run_with_adb.sh # 示例程序adb运行脚本 - libs - PaddleLite - linux - arm64 # Linux 64 位系统 - include # Paddle Lite 头文件 - lib # Paddle Lite 库文件 - amlogic_npu # Amlogic NPU DDK、NNAdapter 运行时库、device HAL 库 - libArchModelSw.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libArchModelSw.so - libCLC.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libCLC.so - libGAL.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libGAL.so - libNNArchPerf.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libNNArchPerf.so - libNNGPUBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/a311d/libNNGPUBinary.so - libNNVXCBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/a311d/libNNVXCBinary.so - libOpenCL.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenCL.so - libOpenVX.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenVX.so - libOpenVXU.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenVXU.so - libOvx12VXCBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/a311d/libOvx12VXCBinary.so - libVSC.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libVSC.so - libamlnpu_ddk.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libamlnpu_ddk.so - libamlogic_npu.so # NNAdapter device HAL 库 - libnnadapter.so # NNAdapter 运行时库 - libnnsdk_lite.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libnnsdk_lite.so - switch_vivante_sdk.sh # 创建软链接 - vivante_sdk_6_4_4_3 - include - lib - a311d # 针对 a311d 平台 - 4.9.241 - galcore.ko # NPU 驱动文件 - libNNGPUBinary.so # 芯原 DDK - libNNVXCBinary.so # 芯原 DDK - libOvx12VXCBinary.so # 芯原 DDK - c308x # 针对 c308x 平台 - 4.19.81 - galcore.ko - libNNGPUBinary.so - libNNVXCBinary.so - libOvx12VXCBinary.so - libArchModelSw.so # 芯原 DDK - libCLC.so # 芯原 DDK - libGAL.so # 芯原 DDK - libNNArchPerf.so # 芯原 DDK - libOpenCL.so # 芯原 DDK - libOpenVX.so # 芯原 DDK - libOpenVXU.so # 芯原 DDK - libVSC.so # 芯原 DDK - libamlnpu_ddk.so # 晶晨 NPU DDK - libnnsdk_lite.so # 晶晨 NPU DDK - libovxlib.so - s905d3 # 针对 s905d3 平台 - 4.9.241 - galcore.ko - libNNGPUBinary.so - libNNVXCBinary.so - libOvx12VXCBinary.so - libpaddle_full_api_shared.so # 预编译 PaddleLite full api 库 - libpaddle_light_api_shared.so # 预编译 PaddleLite light api 库 ... - android - armeabi-v7a # Android 32 位系统 - include # Paddle Lite 头文件 - lib # Paddle Lite 库文件 - amlogic_npu # Amlogic NPU DDK、NNAdapter 运行时库、device HAL 库 - libCLC.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libCLC.so - libGAL.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libGAL.so - libNNArchPerf.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libNNArchPerf.so - libNNGPUBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/s905d3/libNNGPUBinary.so - libNNVXCBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/s905d3/libNNVXCBinary.so - libOpenCL.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenCL.so - libOpenVX.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenVX.so - libOpenVXU.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libOpenVXU.so - libOvx12VXCBinary.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/s905d3/libOvx12VXCBinary.so - libVSC.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libVSC.so - libamlnpu_ddk.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libamlnpu_ddk.so - libamlogic_npu.so # NNAdapter device HAL 库 - libarchmodelSw.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libarchmodelSw.so - libnnadapter.so # NNAdapter 运行时库 - libnnrt.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libnnrt.so - libnnsdk_lite.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libnnsdk_lite.so - libovxlib.so -> ./vivante_sdk_6_4_4_3/lib/libovxlib.so - switch_vivante_sdk.sh # 创建软链接 - vivante_sdk_6_4_4_3 - include - lib - libCLC.so # 芯原 DDK - libGAL.so # 芯原 DDK - libNNArchPerf.so # 芯原 DDK - libOpenCL.so - libOpenVX.so # 芯原 DDK - libOpenVXU.so # 芯原 DDK - libVSC.so # 芯原 DDK - libamlnpu_ddk.so # 晶晨 NPU DDK - libarchmodelSw.so # 芯原 DDK - libnnrt.so # amlogic DDK 依赖库 - libnnsdk_lite.so # amlogic DDK 依赖库 - libovxlib.so # 芯原 DDK - s905d3 # 针对 s905d3 平台 - 4.9.113 - VERSION - galcore.ko # NPU驱动 - libNNGPUBinary.so # 芯原 DDK - libNNVXCBinary.so # 芯原 DDK - libOvx12VXCBinary.so # 芯原 DDK - libpaddle_full_api_shared.so # 预编译 Paddle Lite full api 库 - libpaddle_light_api_shared.so # 预编译 Paddle Lite light api 库 - OpenCV # OpenCV 预编译库 - ssd_detection_demo # 基于 ssd 的目标检测示例程序按照以下命令分别运行转换后的ARM CPU模型和Amlogic NPU模型，比较它们的性能和结果；
注意： 1）`run_with_adb.sh` 不能在 Docker 环境执行，否则可能无法找到设备，也不能在设备上运行。 2）`run_with_ssh.sh` 不能在设备上运行，且执行前需要配置目标设备的 IP 地址、SSH 账号和密码。 3）`build.sh` 根据入参生成针对不同操作系统、体系结构的二进制程序，需查阅注释信息配置正确的参数值。 4）`run_with_adb.sh` 入参包括模型名称、操作系统、体系结构、目标设备、设备序列号等，需查阅注释信息配置正确的参数值。 5）`run_with_ssh.sh` 入参包括模型名称、操作系统、体系结构、目标设备、ip地址、用户名、用户密码等，需查阅注释信息配置正确的参数值。 6）下述命令行示例中涉及的具体IP、SSH账号密码、设备序列号等均为示例环境，请用户根据自身实际设备环境修改。 在 ARM CPU 上运行 mobilenet_v1_int8_224_per_layer 全量化模型 $ cd PaddleLite-generic-demo/image_classification_demo/shell For C308X $ ./run_with_ssh.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer linux arm64 cpu 192.168.100.244 22 root 123456 (C308X) warmup: 1 repeat: 5, average: 167.6916 ms, max: 207.458000 ms, min: 159.823239 ms results: 3 Top0 Egyptian cat - 0.512545 Top1 tabby, tabby cat - 0.402567 Top2 tiger cat - 0.067904 Preprocess time: 3.423000 ms Prediction time: 167.6996 ms Postprocess time: 0.542000 ms For A311D $ ./run_with_adb.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer linux arm64 cpu 0123456789ABCDEF (A311D) warmup: 1 repeat: 15, average: 81.678067 ms, max: 81.945999 ms, min: 81.591003 ms results: 3 Top0 Egyptian cat - 0.512545 Top1 tabby, tabby cat - 0.402567 Top2 tiger cat - 0.067904 Preprocess time: 1.352000 ms Prediction time: 81.678067 ms Postprocess time: 0.407000 ms For S905D3(Android版) $ ./run_with_adb.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer android armeabi-v7a cpu c8631471d5cd (S905D3(Android版)) warmup: 1 repeat: 5, average: 280.465997 ms, max: 358.815002 ms, min: 268.549812 ms results: 3 Top0 Egyptian cat - 0.512545 Top1 tabby, tabby cat - 0.402567 Top2 tiger cat - 0.067904 Preprocess time: 3.199000 ms Prediction time: 280.465997 ms Postprocess time: 0.596000 ms ------------------------------ 在 Amlogic NPU 上运行 mobilenet_v1_int8_224_per_layer 全量化模型 $ cd PaddleLite-generic-demo/image_classification_demo/shell For C308X $ ./run_with_ssh.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer linux arm64 amlogic_npu 192.168.100.244 22 root 123456 (C308X) warmup: 1 repeat: 5, average: 6.982800 ms, max: 7.045000 ms, min: 6.951000 ms results: 3 Top0 Egyptian cat - 0.508929 Top1 tabby, tabby cat - 0.415333 Top2 tiger cat - 0.064347 Preprocess time: 2.417000 ms Prediction time: 6.982800 ms Postprocess time: 0.509000 ms For A311D $ ./run_with_adb.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer linux arm64 amlogic_npu 0123456789ABCDEF ( A311D) warmup: 1 repeat: 15, average: 5.567867 ms, max: 5.723000 ms, min: 5.461000 ms results: 3 Top0 Egyptian cat - 0.508929 Top1 tabby, tabby cat - 0.415333 Top2 tiger cat - 0.064347 Preprocess time: 1.356000 ms Prediction time: 5.567867 ms Postprocess time: 0.411000 ms For S905D3(Android版) $ ./run_with_adb.sh mobilenet_v1_int8_224_per_layer android armeabi-v7a amlogic_npu c8631471d5cd (S905D3(Android版)) warmup: 1 repeat: 5, average: 13.4116 ms, max: 15.751210 ms, min: 12.433400 ms results: 3 Top0 Egyptian cat - 0.508929 Top1 tabby, tabby cat - 0.415333 Top2 tiger cat - 0.064347 Preprocess time: 3.170000 ms Prediction time: 13.4116 ms Postprocess time: 0.634000 ms
如果需要更改测试图片，可将图片拷贝到
PaddleLite-generic-demo/image_classification_demo/assets/images目录下，然后调用convert_to_raw_image.py生成相应的 RGB Raw 图像，最后修改run_with_adb.sh、run_with_ssh.sh的 IMAGE_NAME 变量即可；重新编译示例程序：
注意： 1）请根据 `buid.sh` 配置正确的参数值。 2）需在 Docker 环境中编译。 # 对于C308X，A311D ./build.sh linux arm64 # 对于S905D3(Android版) ./build.sh android armeabi-v7a
更新模型¶
通过 Paddle 训练或 X2Paddle 转换得到 MobileNetv1 foat32 模型 mobilenet_v1_fp32_224
通过 Paddle+PaddleSlim 后量化方式，生成 mobilenet_v1_int8_224_per_layer 量化模型
下载 PaddleSlim-quant-demo.tar.gz ，解压后清单如下：
- PaddleSlim-quant-demo - image_classification_demo - quant_post # 后量化 - quant_post_rockchip_npu.sh # Rockchip NPU 一键量化脚本，Amlogic 和瑞芯微底层都使用芯原的 NPU，所以通用 - README.md # 环境配置说明，涉及 PaddlePaddle、PaddleSlim 的版本选择、编译和安装步骤 - datasets # 量化所需要的校准数据集合 - ILSVRC2012_val_100 # 从 ImageNet2012 验证集挑选的 100 张图片 - inputs # 待量化的 fp32 模型 - mobilenet_v1 - resnet50 - outputs # 产出的全量化模型 - scripts # 后量化内置脚本查看
README.md完成 PaddlePaddle 和 PaddleSlim 的安装直接执行
./quant_post_rockchip_npu.sh即可在outputs目录下生成mobilenet_v1_int8_224_per_layer 量化模型----------- Configuration Arguments ----------- activation_bits: 8 activation_quantize_type: moving_average_abs_max algo: KL batch_nums: 10 batch_size: 10 data_dir: ../dataset/ILSVRC2012_val_100 is_full_quantize: 1 is_use_cache_file: 0 model_path: ../models/mobilenet_v1 optimize_model: 1 output_path: ../outputs/mobilenet_v1 quantizable_op_type: conv2d,depthwise_conv2d,mul use_gpu: 0 use_slim: 1 weight_bits: 8 weight_quantize_type: abs_max ------------------------------------------------ quantizable_op_type:['conv2d', 'depthwise_conv2d', 'mul'] 2021-08-30 05:52:10,048-INFO: Load model and set data loader ... 2021-08-30 05:52:10,129-INFO: Optimize FP32 model ... I0830 05:52:10.139564 14447 graph_pattern_detector.cc:91] --- detected 14 subgraphs I0830 05:52:10.148236 14447 graph_pattern_detector.cc:91] --- detected 13 subgraphs 2021-08-30 05:52:10,167-INFO: Collect quantized variable names ... 2021-08-30 05:52:10,168-WARNING: feed is not supported for quantization. 2021-08-30 05:52:10,169-WARNING: fetch is not supported for quantization. 2021-08-30 05:52:10,170-INFO: Preparation stage ... 2021-08-30 05:52:11,853-INFO: Run batch: 0 2021-08-30 05:52:16,963-INFO: Run batch: 5 2021-08-30 05:52:21,037-INFO: Finish preparation stage, all batch:10 2021-08-30 05:52:21,048-INFO: Sampling stage ... 2021-08-30 05:52:31,800-INFO: Run batch: 0 2021-08-30 05:53:23,443-INFO: Run batch: 5 2021-08-30 05:54:03,773-INFO: Finish sampling stage, all batch: 10 2021-08-30 05:54:03,774-INFO: Calculate KL threshold ... 2021-08-30 05:54:28,580-INFO: Update the program ... 2021-08-30 05:54:29,194-INFO: The quantized model is saved in ../outputs/mobilenet_v1 post training quantization finish, and it takes 139.42292165756226. ----------- Configuration Arguments ----------- batch_size: 20 class_dim: 1000 data_dir: ../dataset/ILSVRC2012_val_100 image_shape: 3,224,224 inference_model: ../outputs/mobilenet_v1 input_img_save_path: ./img_txt save_input_img: False test_samples: -1 use_gpu: 0 ------------------------------------------------ Testbatch 0, acc1 0.8, acc5 1.0, time 1.63 sec End test: test_acc1 0.76, test_acc5 0.92 --------finish eval int8 model: mobilenet_v1-------------
参考模型转化方法，利用 opt 工具转换生成 Amlogic NPU 模型，仅需要将
valid_targets设置为amlogic_npu,arm即可。
$ ./opt --model_dir=mobilenet_v1_int8_224_per_layer \ --optimize_out_type=naive_buffer \ --optimize_out=opt_model \ --valid_targets=amlogic_npu,arm
更新支持 Amlogic NPU 的 Paddle Lite 库¶
下载 Paddle Lite 源码和 Amlogic NPU DDK
$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git $ cd Paddle-Lite $ git checkout <release-version-tag> # C308X、A311D Linux 版本 ddk $ wget https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/amlogic/linux/amlnpu_ddk.tar.gz # S905D3 Android 版本 ddk $ wget https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/amlogic/android/amlnpu_ddk.tar.gz $ tar -xvf amlnpu_ddk.tar.gz
编译并生成
Paddle Lite+Amlogic NPU的部署库For C308X and A311D
tiny_publish 编译方式
$ ./lite/tools/build_linux.sh --with_extra=ON --with_log=ON --with_nnadapter=ON --nnadapter_with_amlogic_npu=ON --nnadapter_amlogic_npu_sdk_root=$(pwd)/amlnpu_ddk
full_publish 编译方式
$ ./lite/tools/build_linux.sh --with_extra=ON --with_log=ON --with_nnadapter=ON --nnadapter_with_amlogic_npu=ON --nnadapter_amlogic_npu_sdk_root=$(pwd)/amlnpu_ddk full_publish
替换头文件和库
# 替换 include 目录 $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/include/ PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/include/ # 替换 NNAdapter 运行时库 $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/lib/libnnadapter.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/amlogic_npu/ # 替换 NNAdapter device HAL 库 $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/lib/libamlogic_npu.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/amlogic_npu/ # 替换 libpaddle_light_api_shared.so $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/ # 替换 libpaddle_full_api_shared.so (仅在 full_publish 编译方式下) $ cp -rf build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8.nnadapter/cxx/lib/libpaddle_full_api_shared.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/arm64/lib/
S905D3(Android 版)
tiny_publish 编译方式
$ ./lite/tools/build_android.sh --arch=armv7 --toolchain=clang --android_stl=c++_shared --with_extra=ON --with_log=ON --with_nnadapter=ON --nnadapter_with_amlogic_npu=ON --nnadapter_amlogic_npu_sdk_root=$(pwd)/amlnpu_ddk
full_publish 编译方式
$ ./lite/tools/build_android.sh --arch=armv7 --toolchain=clang --android_stl=c++_shared --with_extra=ON --with_log=ON --with_nnadapter=ON --nnadapter_with_amlogic_npu=ON --nnadapter_amlogic_npu_sdk_root=$(pwd)/amlnpu_ddk full_publish
替换头文件和库
# 替换 include 目录 $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/include/ PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/linux/armhf/include/ # 替换 NNAdapter 运行时库 $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/lib/libnnadapter.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/amlogic_npu/ # 替换 NNAdapter device HAL 库 $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/lib/libamlogic_npu.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/amlogic_npu/ # 替换 libpaddle_light_api_shared.so $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/ # 替换 libpaddle_full_api_shared.so(仅在 full_publish 编译方式下) $ cp -rf build.lite.android.armv7.clang/inference_lite_lib.android.armv7.nnadapter/cxx/lib/libpaddle_full_api_shared.so PaddleLite-generic-demo/libs/PaddleLite/android/armeabi-v7a/lib/
替换头文件后需要重新编译示例程序
其它说明¶
Amlogic 和 Paddle Lite 研发团队正在持续增加用于适配 Paddle 算子的
bridge/converter，以便适配更多 Paddle 模型。