CANN/GE模型执行API文档

aclmdlExecute

【免费下载链接】geGE（Graph Engine）是面向昇腾的图编译器和执行器，提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段，加速模型执行效率，减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力，并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

产品支持情况

产品	是否支持
Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品	√
Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品	√

功能说明

执行模型推理，直到返回推理结果。

模型加载、模型执行、模型卸载的操作必须在同一个Context下（关于Context的创建请参见aclrtSetDevice或aclrtCreateContext）。

函数原型

aclError aclmdlExecute(uint32_t modelId, const aclmdlDataset *input, aclmdlDataset *output)

参数说明

参数名	输入/输出	说明
modelId	输入	指定推理模型的ID。 调用模型加载接口（例如aclmdlLoadFromFile接口、aclmdlLoadFromMem等）成功后，会返回模型ID，该ID作为本接口的输入。
input	输入	模型推理的输入数据的指针。
output	输出	模型推理输出数据的指针。 调用aclCreateDataBuffer接口创建存放对应index输出数据的aclDataBuffer类型时，支持在data参数处传入nullptr，同时size需设置为0，表示创建一个空的aclDataBuffer类型，然后在模型执行过程中，系统内部自行计算并申请该index输出的内存。使用该方式可节省内存，但内存数据使用结束后，需由用户释放内存并重置aclDataBuffer，同时，系统内部申请内存时涉及内存拷贝，可能涉及性能损耗。 释放内存并重置aclDataBuffer的示例代码如下： aclDataBuffer *dataBuffer = aclmdlGetDatasetBuffer(output, 0); // 根据index获取对应的dataBuffer void *data = aclGetDataBufferAddr(dataBuffer); // 获取data的Device指针 aclrtFree(data ); // 释放Device内存 aclUpdateDataBuffer(dataBuffer, nullptr, 0); // 重置dataBuffer里面内容，以便下次推理

返回值说明

返回0表示成功，返回其他值表示失败，请参见aclError。

约束说明

• 若由于业务需求，必须在多线程中使用同一个modelId，则用户线程间需加锁，保证刷新输入输出内存、保证执行是连续操作，例如：

  // 线程A的接口调用顺序： lock(handle1) -> aclrtMemcpy刷新输入输出内存 -> aclmdlExecute执行推理 -> unlock(handle1) // 线程B的接口调用顺序： lock(handle1) -> aclrtMemcpy刷新输入输出内存 -> aclmdlExecute执行推理 -> unlock(handle1)

• 存放模型输入/输出数据的内存为Device内存，可以调用aclrtMalloc、hi_mpi_dvpp_malloc等接口申请Device内存。

【免费下载链接】geGE（Graph Engine）是面向昇腾的图编译器和执行器，提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段，加速模型执行效率，减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力，并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge