TensorFlow Lite Hexagon デリゲート,TensorFlow Lite Hexagon デリゲート

このドキュメントでは、Java および/または C API を使用してアプリケーションで TensorFlow Lite Hexagon Delegate を使用する方法を説明します。デリゲートは Qualcomm Hexagon ライブラリを利用して、DSP 上で量子化カーネルを実行します。デリゲートは、特に NNAPI DSP アクセラレーションが利用できないデバイス (古いデバイス、または DSP NNAPI ドライバーがまだないデバイスなど) の NNAPI 機能を補完することを目的としていることに注意してください。

サポートされているデバイス:

現在、次の Hexagon アーキテクチャがサポートされています。これには次のものが含まれますが、これらに限定されません。

• ヘキサゴン680
  • SoC の例: Snapdragon 821、820、660
• ヘキサゴン682
  • SoC の例: Snapdragon 835
• ヘキサゴン685
  • SoC の例: Snapdragon 845、Snapdragon 710、QCS410、QCS610、QCS605、QCS603
• ヘキサゴン690
  • SoC の例: Snapdragon 855、RB5

サポートされているモデル:

Hexagon デリゲートは、トレーニング後の整数量子化を使用して生成されたモデルを含む、 8 ビット対称量子化仕様に準拠するすべてのモデルをサポートします。従来の量子化対応トレーニングパスでトレーニングされた UInt8 モデルもサポートされています。たとえば、ホスト モデル ページにあるこれらの量子化バージョンなどです。

Hexagon デリゲート Java API

public class HexagonDelegate implements Delegate, Closeable {

  /*
   * Creates a new HexagonDelegate object given the current 'context'.
   * Throws UnsupportedOperationException if Hexagon DSP delegation is not
   * available on this device.
   */
  public HexagonDelegate(Context context) throws UnsupportedOperationException


  /**
   * Frees TFLite resources in C runtime.
   *
   * User is expected to call this method explicitly.
   */
  @Override
  public void close();
}

使用例

ステップ 1. app/build.gradle を編集して夜間の Hexagon デリゲート AAR を使用する

dependencies {
  ...
  implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
  implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-hexagon:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
}

ステップ 2. Hexagon ライブラリを Android アプリに追加する

• hexagon_nn_skel.run をダウンロードして実行します。 3 つの異なる共有ライブラリ「libhexagon_nn_skel.so」、「libhexagon_nn_skel_v65.so」、「libhexagon_nn_skel_v66.so」を提供する必要があります。
  • v1.10.3
  • v1.14
  • v1.17
  • v1.20
  • v1.20.0.1

• 他の共有ライブラリとともにアプリに 3 つすべてを含めます。 「アプリに共有ライブラリを追加する方法」を参照してください。デリゲートは、デバイスに応じて最高のパフォーマンスを持つものを自動的に選択します。

ステップ 3. デリゲートを作成し、TensorFlow Lite インタープリターを初期化する

import org.tensorflow.lite.HexagonDelegate;

// Create the Delegate instance.
try {
  hexagonDelegate = new HexagonDelegate(activity);
  tfliteOptions.addDelegate(hexagonDelegate);
} catch (UnsupportedOperationException e) {
  // Hexagon delegate is not supported on this device.
}

tfliteInterpreter = new Interpreter(tfliteModel, tfliteOptions);

// Dispose after finished with inference.
tfliteInterpreter.close();
if (hexagonDelegate != null) {
  hexagonDelegate.close();
}

Hexagon デリゲート C API

struct TfLiteHexagonDelegateOptions {
  // This corresponds to the debug level in the Hexagon SDK. 0 (default)
  // means no debug.
  int debug_level;
  // This corresponds to powersave_level in the Hexagon SDK.
  // where 0 (default) means high performance which means more power
  // consumption.
  int powersave_level;
  // If set to true, performance information about the graph will be dumped
  // to Standard output, this includes cpu cycles.
  // WARNING: Experimental and subject to change anytime.
  bool print_graph_profile;
  // If set to true, graph structure will be dumped to Standard output.
  // This is usually beneficial to see what actual nodes executed on
  // the DSP. Combining with 'debug_level' more information will be printed.
  // WARNING: Experimental and subject to change anytime.
  bool print_graph_debug;
};

// Return a delegate that uses Hexagon SDK for ops execution.
// Must outlive the interpreter.
TfLiteDelegate*
TfLiteHexagonDelegateCreate(const TfLiteHexagonDelegateOptions* options);

// Do any needed cleanup and delete 'delegate'.
void TfLiteHexagonDelegateDelete(TfLiteDelegate* delegate);

// Initializes the DSP connection.
// This should be called before doing any usage of the delegate.
// "lib_directory_path": Path to the directory which holds the
// shared libraries for the Hexagon NN libraries on the device.
void TfLiteHexagonInitWithPath(const char* lib_directory_path);

// Same as above method but doesn't accept the path params.
// Assumes the environment setup is already done. Only initialize Hexagon.
Void TfLiteHexagonInit();

// Clean up and switch off the DSP connection.
// This should be called after all processing is done and delegate is deleted.
Void TfLiteHexagonTearDown();

使用例

ステップ 1. app/build.gradle を編集して夜間の Hexagon デリゲート AAR を使用する

dependencies {
  ...
  implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
  implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-hexagon:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
}

ステップ 2. Hexagon ライブラリを Android アプリに追加する

• hexagon_nn_skel.run をダウンロードして実行します。 3 つの異なる共有ライブラリ「libhexagon_nn_skel.so」、「libhexagon_nn_skel_v65.so」、「libhexagon_nn_skel_v66.so」を提供する必要があります。
  • v1.10.3
  • v1.14
  • v1.17
  • v1.20
  • v1.20.0.1

• 他の共有ライブラリとともにアプリに 3 つすべてを含めます。 「アプリに共有ライブラリを追加する方法」を参照してください。デリゲートは、デバイスに応じて最高のパフォーマンスを持つものを自動的に選択します。

ステップ 3. C ヘッダーを含める

• ヘッダー ファイル「hexagon_delegate.h」は、 GitHubからダウンロードするか、Hexagon デリゲート AAR から抽出できます。

ステップ 4. デリゲートを作成し、TensorFlow Lite インタープリターを初期化する

• コード内で、ネイティブ Hexagon ライブラリがロードされていることを確認してください。これはSystem.loadLibrary("tensorflowlite_hexagon_jni");
  アクティビティまたは Java エントリポイントで。

• デリゲートを作成します。例:

#include "tensorflow/lite/delegates/hexagon/hexagon_delegate.h"

// Assuming shared libraries are under "/data/local/tmp/"
// If files are packaged with native lib in android App then it
// will typically be equivalent to the path provided by
// "getContext().getApplicationInfo().nativeLibraryDir"
const char[] library_directory_path = "/data/local/tmp/";
TfLiteHexagonInitWithPath(library_directory_path);  // Needed once at startup.
::tflite::TfLiteHexagonDelegateOptions params = {0};
// 'delegate_ptr' Need to outlive the interpreter. For example,
// If your use case requires resizing the input or anything that can trigger
// re-applying delegates then 'delegate_ptr' must outlive the interpreter.
auto* delegate_ptr = ::tflite::TfLiteHexagonDelegateCreate(&params);
Interpreter::TfLiteDelegatePtr delegate(delegate_ptr,
  [](TfLiteDelegate* delegate) {
    ::tflite::TfLiteHexagonDelegateDelete(delegate);
  });
interpreter->ModifyGraphWithDelegate(delegate.get());
// After usage of delegate.
TfLiteHexagonTearDown();  // Needed once at end of app/DSP usage.

共有ライブラリをアプリに追加する

• 「app/src/main/jniLibs」フォルダーを作成し、ターゲット アーキテクチャごとにディレクトリを作成します。例えば、
  • ARM 64 ビット: app/src/main/jniLibs/arm64-v8a
  • ARM 32 ビット: app/src/main/jniLibs/armeabi-v7a
• .so をアーキテクチャに一致するディレクトリに置きます。

フィードバック

問題については、使用する電話モデルやボード ( adb shell getprop ro.product.deviceおよびadb shell getprop ro.board.platform ) など、必要な再現の詳細をすべて記載したGitHub の問題を作成してください。

よくある質問

• どの操作がデリゲートによってサポートされていますか?
  • サポートされている操作と制約の現在のリストを参照してください。
• デリゲートを有効にしたときに、モデルが DSP を使用していることを確認するにはどうすればよいですか?
  • デリゲートを有効にすると 2 つのログ メッセージが出力されます。1 つはデリゲートが作成されたかどうかを示し、もう 1 つはデリゲートを使用して実行されているノードの数を示します。
    Created TensorFlow Lite delegate for Hexagon.
Hexagon delegate: X nodes delegated out of Y nodes.
• デリゲートを実行するには、モデル内のすべての Ops がサポートされる必要がありますか?
  • いいえ、モデルはサポートされている操作に基づいてサブグラフに分割されます。サポートされていない操作はすべて CPU 上で実行されます。
• Hexagon デリゲート AAR をソースから構築するにはどうすればよいですか?
  • bazel build -c opt --config=android_arm64 tensorflow/lite/delegates/hexagon/java:tensorflow-lite-hexagon使用します。
• Android デバイスにサポートされている SoC があるにもかかわらず、Hexagon デリゲートの初期化に失敗するのはなぜですか?
  • デバイスにサポートされている SoC が実際に搭載されているかどうかを確認してください。 adb shell cat /proc/cpuinfo | grep Hardwareを実行して、「Hardware : Qualcomm Technologies, Inc MSMXXXX」のようなものが返されるかどうかを確認します。
  • 一部の携帯電話メーカーは、同じ電話モデルに異なる SoC を使用しています。したがって、Hexagon デリゲートは、同じ電話モデルのすべてのデバイスではなく、一部のデバイスでのみ動作する可能性があります。
  • 一部の携帯電話メーカーは、システム以外の Android アプリからの Hexagon DSP の使用を意図的に制限し、Hexagon デリゲートが動作できないようにしています。
• 私の携帯電話は DSP アクセスをロックしました。電話機をルート化しましたが、まだデリゲートを実行できません。どうすればよいですか?
  • adb shell setenforce 0を実行して、SELinux enforce を必ず無効にしてください。