CANN cann-recipes-harmony-infer 鸿蒙开发者推理优化样例深度解析

本文基于CANN开源社区的cann-recipes-harmony-infer仓库进行技术解读

CANN组织地址：https://atomgit.com/cann

cann-recipes-harmony-infer仓库地址：https://atomgit.com/cann/cann-recipes-harmony-infer

前言

鸿蒙开发者如何使用CANN进行推理优化？如何实现端云能力迁移及端侧推理部署？

CANN-RECIPES-HARMONY-INFER为鸿蒙开发者提供基于CANN平台的业务实践案例，方便开发者参考实现端云能力迁移及端侧推理部署。

什么是CANN-RECIPES-HARMONY-INFER

CANN-RECIPES-HARMONY-INFER是CANN的鸿蒙推理优化样例集：

没有样例：
开发者自己摸索 → 效率低 → 难以实现端云迁移

有样例：
参考样例实践 → 快速上手 → 实现端云迁移

架构：

鸿蒙应用
    ↓
CANN-RECIPES-HARMONY-INFER（优化样例）
    ↓
CANN平台
    ↓
NPU硬件

核心概念

1. 端云迁移

端云能力迁移：

#include "cann_recipes_harmony_infer/harmony_infer.h"

// 端云迁移配置
typedef struct {
    char cloud_model_path[512];    // 云端模型路径
    char edge_model_path[512];     // 端侧模型路径
    char model_format[64];         // 模型格式
    optimization_config_t opt_config;  // 优化配置
} migration_config_t;

// 端云迁移
harmony_infer_result_t migrate_model(
    const migration_config_t *config,
    migration_report_t *report
);

2. 端侧推理

端侧推理接口：

// 推理配置
typedef struct {
    char model_path[512];
    char input_format[64];
    char output_format[64];
    int batch_size;
    bool use_npu;
    bool use_quantization;
} inference_config_t;

// 推理上下文
typedef struct {
    inference_config_t config;
    void *model_handle;
    void *input_buffer;
    void *output_buffer;
    inference_stats_t stats;
} inference_context_t;

// 初始化推理
harmony_infer_result_t init_inference(
    const inference_config_t *config,
    inference_context_t *context
);

3. 优化技术

推理优化技术：

// 优化配置
typedef struct {
    bool enable_quantization;    // 量化
    bool enable_pruning;         // 剪枝
    bool enable_fusion;          // 融合
    bool enable_cache;           // 缓存
    bool enable_batching;        // 批处理
    quantization_config_t quant_config;
    fusion_config_t fusion_config;
} optimization_config_t;

// 应用优化
harmony_infer_result_t apply_optimization(
    const char *model_path,
    const optimization_config_t *config,
    char *optimized_model_path
);

核心样例

1. 端云迁移

// 端云迁移示例
void migrate_cloud_to_edge() {
    // 配置迁移参数
    migration_config_t config;
    strcpy(config.cloud_model_path, "/path/to/cloud_model.onnx");
    strcpy(config.edge_model_path, "/path/to/edge_model.om");
    strcpy(config.model_format, "ONNX");

    // 配置优化
    config.opt_config.enable_quantization = true;
    config.opt_config.enable_pruning = true;
    config.opt_config.enable_fusion = true;
    config.opt_config.quant_config.bits = 8;

    // 执行迁移
    migration_report_t report;
    harmony_infer_result_t ret = migrate_model(&config, &report);

    if (ret == HARMONY_INFER_SUCCESS) {
        printf("Migration successful\n");
        printf("  Original size: %d MB\n", report.original_size / 1024 / 1024);
        printf("  Optimized size: %d MB\n", report.optimized_size / 1024 / 1024);
        printf("  Compression ratio: %.2f%%\n",
               (1.0 - (double)report.optimized_size / report.original_size) * 100);
        printf("  Accuracy loss: %.4f%%\n", report.accuracy_loss * 100);
    } else {
        printf("Migration failed: %d\n", ret);
    }
}

2. 端侧推理

// 端侧推理示例
void edge_inference() {
    // 初始化推理
    inference_config_t config;
    strcpy(config.model_path, "/path/to/edge_model.om");
    strcpy(config.input_format, "NCHW");
    strcpy(config.output_format, "NCHW");
    config.batch_size = 1;
    config.use_npu = true;
    config.use_quantization = true;

    inference_context_t context;
    harmony_infer_result_t ret = init_inference(&config, &context);

    if (ret != HARMONY_INFER_SUCCESS) {
        printf("Failed to initialize inference: %d\n", ret);
        return;
    }

    // 准备输入
    float *input_data = malloc(224 * 224 * 3 * sizeof(float));
    preprocess_image(input_data);

    // 执行推理
    ret = infer(&context, input_data, context.output_buffer);

    if (ret == HARMONY_INFER_SUCCESS) {
        printf("Inference successful\n");
        printf("  Latency: %.2f ms\n", context.stats.latency * 1000);
        printf("  Throughput: %.2f fps\n", 1.0 / context.stats.latency);

        // 后处理
        postprocess_output(context.output_buffer);
    } else {
        printf("Inference failed: %d\n", ret);
    }

    // 清理
    free(input_data);
    cleanup_inference(&context);
}

3. 模型优化

// 模型优化示例
void optimize_model() {
    // 配置优化参数
    optimization_config_t config;
    config.enable_quantization = true;
    config.enable_pruning = true;
    config.enable_fusion = true;
    config.enable_cache = true;
    config.enable_batching = true;

    // 配置量化
    config.quant_config.bits = 8;
    config.quant_config.scheme = QUANTIZATION_PER_TENSOR;
    config.quant_config.calibration_data = "/path/to/calibration_data";

    // 配置融合
    config.fusion_config.patterns = {
        {"Conv2D", "BatchNorm", "ReLU"},
        {"Linear", "GELU"}
    };

    // 应用优化
    char optimized_model_path[512];
    harmony_infer_result_t ret = apply_optimization(
        "/path/to/model.onnx",
        &config,
        optimized_model_path
    );

    if (ret == HARMONY_INFER_SUCCESS) {
        printf("Optimization successful\n");
        printf("  Optimized model: %s\n", optimized_model_path);
    } else {
        printf("Optimization failed: %d\n", ret);
    }
}

使用场景

场景一：图像分类

// 图像分类端侧推理
void image_classification_inference(const char *image_path) {
    // 初始化推理
    inference_config_t config;
    strcpy(config.model_path, "/data/models/resnet50.om");
    strcpy(config.input_format, "NCHW");
    config.batch_size = 1;
    config.use_npu = true;

    inference_context_t context;
    init_inference(&config, &context);

    // 加载图像
    float *input_data = malloc(224 * 224 * 3 * sizeof(float));
    load_and_preprocess_image(image_path, input_data);

    // 执行推理
    infer(&context, input_data, context.output_buffer);

    // 获取分类结果
    int class_id;
    float confidence;
    get_top_class(context.output_buffer, &class_id, &confidence);

    printf("Classification: %d (confidence: %.2f%%)\n",
           class_id, confidence * 100);

    // 清理
    free(input_data);
    cleanup_inference(&context);
}

场景二：目标检测

// 目标检测端侧推理
void object_detection_inference(const char *image_path) {
    // 初始化推理
    inference_config_t config;
    strcpy(config.model_path, "/data/models/yolov5.om");
    strcpy(config.input_format, "NCHW");
    config.batch_size = 1;
    config.use_npu = true;

    inference_context_t context;
    init_inference(&config, &context);

    // 加载图像
    float *input_data = malloc(640 * 640 * 3 * sizeof(float));
    load_and_preprocess_image(image_path, input_data);

    // 执行推理
    infer(&context, input_data, context.output_buffer);

    // 解析检测结果
    detection_result_t results[100];
    int num_results;
    parse_detection_results(context.output_buffer, results, &num_results);

    printf("Detected %d objects:\n", num_results);
    for (int i = 0; i < num_results; i++) {
        printf("  %d: class=%d, confidence=%.2f, bbox=[%.1f,%.1f,%.1f,%.1f]\n",
               i, results[i].class_id, results[i].confidence,
               results[i].bbox.x, results[i].bbox.y,
               results[i].bbox.width, results[i].bbox.height);
    }

    // 清理
    free(input_data);
    cleanup_inference(&context);
}

场景三：人脸识别

// 人脸识别端侧推理
void face_recognition_inference(const char *image_path) {
    // 初始化推理
    inference_config_t config;
    strcpy(config.model_path, "/data/models/arcface.om");
    strcpy(config.input_format, "NCHW");
    config.batch_size = 1;
    config.use_npu = true;

    inference_context_t context;
    init_inference(&config, &context);

    // 加载图像
    float *input_data = malloc(112 * 112 * 3 * sizeof(float));
    load_and_preprocess_image(image_path, input_data);

    // 执行推理
    infer(&context, input_data, context.output_buffer);

    // 获取人脸特征
    float feature[512];
    extract_face_feature(context.output_buffer, feature);

    // 计算相似度
    float similarity = compare_with_database(feature);

    printf("Similarity: %.4f\n", similarity);
    if (similarity > 0.8) {
        printf("Face matched\n");
    } else {
        printf("Face not matched\n");
    }

    // 清理
    free(input_data);
    cleanup_inference(&context);
}

性能优化

1. 模型量化

// 模型量化
void quantize_model(const char *model_path, const char *output_path) {
    // 配置量化参数
    quantization_config_t config;
    config.bits = 8;
    config.scheme = QUANTIZATION_PER_TENSOR;
    config.calibration_data = "/path/to/calibration_data";

    // 执行量化
    harmony_infer_result_t ret = quantize_model_impl(
        model_path,
        &config,
        output_path
    );

    if (ret == HARMONY_INFER_SUCCESS) {
        printf("Quantization successful\n");
    } else {
        printf("Quantization failed: %d\n", ret);
    }
}

2. 批处理推理

// 批处理推理
void batch_inference(float **inputs, int batch_size) {
    // 初始化推理
    inference_config_t config;
    strcpy(config.model_path, "/data/models/model.om");
    config.batch_size = batch_size;
    config.use_npu = true;

    inference_context_t context;
    init_inference(&config, &context);

    // 批量推理
    for (int i = 0; i < batch_size; i++) {
        infer(&context, inputs[i], context.output_buffer + i * output_size);
    }

    // 清理
    cleanup_inference(&context);
}

3. 流水线处理

// 流水线处理
void pipeline_inference(float *input_stream, int num_frames) {
    // 初始化推理
    inference_config_t config;
    strcpy(config.model_path, "/data/models/model.om");
    config.batch_size = 1;
    config.use_npu = true;

    inference_context_t context;
    init_inference(&config, &context);

    // 创建流水线
    for (int i = 0; i < num_frames; i++) {
        // 异步推理
        async_infer(&context, input_stream + i * input_size);

        // 处理上一帧结果
        if (i > 0) {
            process_output(context.output_buffer);
        }
    }

    // 处理最后一帧
    process_output(context.output_buffer);

    // 清理
    cleanup_inference(&context);
}

与其他组件的关系

组件	关系
ops-nn	使用算子库实现模型
cann-recipes-infer	通用推理优化样例
runtime	CANN运行时

关系：

鸿蒙应用
    ↓
CANN-RECIPES-HARMONY-INFER（鸿蒙优化样例）
    ↓
CANN平台（算子库、运行时）
    ↓
NPU硬件

调试技巧

1. 性能分析

// 性能分析
void analyze_inference_performance(inference_context_t *context) {
    printf("Inference Statistics:\n");
    printf("  Latency: %.2f ms\n", context->stats.latency * 1000);
    printf("  Throughput: %.2f fps\n", 1.0 / context->stats.latency);
    printf("  Memory usage: %.2f MB\n",
           context->stats.memory_usage / 1024 / 1024);
    printf("  NPU utilization: %d%%\n",
           context->stats.npu_utilization);
}

2. 正确性验证

// 正确性验证
void verify_inference_result(const char *image_path) {
    // 端侧推理
    float *edge_output = malloc(output_size * sizeof(float));
    edge_inference(image_path, edge_output);

    // 云端推理（参考）
    float *cloud_output = malloc(output_size * sizeof(float));
    cloud_inference(image_path, cloud_output);

    // 比较结果
    float max_diff = 0;
    for (int i = 0; i < output_size; i++) {
        float diff = fabs(edge_output[i] - cloud_output[i]);
        if (diff > max_diff) {
            max_diff = diff;
        }
    }

    printf("Max difference: %.6f\n", max_diff);

    if (max_diff < 0.1) {
        printf("Result is correct\n");
    } else {
        printf("Result may be incorrect\n");
    }

    free(edge_output);
    free(cloud_output);
}

3. 内存监控

// 内存监控
void monitor_memory_usage(inference_context_t *context) {
    printf("Memory Usage:\n");
    printf("  Model: %.2f MB\n",
           context->stats.model_memory / 1024 / 1024);
    printf("  Input: %.2f MB\n",
           context->stats.input_memory / 1024 / 1024);
    printf("  Output: %.2f MB\n",
           context->stats.output_memory / 1024 / 1024);
    printf("  Total: %.2f MB\n",
           context->stats.total_memory / 1024 / 1024);
}

常见问题

问题1：模型加载失败

// 错误：模型路径错误
strcpy(config.model_path, "/wrong/path/model.om");  // 路径错误！
init_inference(&config, &context);  // 失败！

// 正确：使用正确的模型路径
strcpy(config.model_path, "/correct/path/model.om");  // 正确
init_inference(&config, &context);  // 成功

问题2：推理速度慢

// 错误：未使用NPU
config.use_npu = false;  // 未使用NPU！
init_inference(&config, &context);  // 慢！

// 正确：使用NPU加速
config.use_npu = true;  // 使用NPU
init_inference(&config, &context);  // 快！

问题3：内存不足

// 错误：batch size太大
config.batch_size = 128;  // 太大！
init_inference(&config, &context);  // 内存不足！

// 正确：使用合理的batch size
config.batch_size = 1;  // 合理
init_inference(&config, &context);  // 成功

应用场景总结

场景一：端云迁移

用于端云能力迁移。

场景二：端侧推理

用于端侧推理部署。

场景三：模型优化

用于模型优化。

场景四：鸿蒙应用

用于鸿蒙应用开发。

总结

CANN-RECIPES-HARMONY-INFER是CANN的鸿蒙推理优化样例集：

• 端云迁移
• 端侧推理
• 模型优化
• 性能提升
• 易于使用

为鸿蒙开发者提供了丰富的推理优化实践，帮助开发者在鸿蒙平台上快速实现高性能的端侧推理。

相关链接

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