aclmdlLoadFromMemWithMem【免费下载链接】geGEGraph 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√功能说明从内存加载离线模型数据由用户自行管理模型运行的内存。函数原型aclError aclmdlLoadFromMemWithMem(const void *model, size_t modelSize, uint32_t *modelId, void *workPtr, size_t workSize, void *weightPtr, size_t weightSize)参数说明参数名输入/输出说明model输入存放模型数据的内存地址指针。Ascend EP形态下此处需申请Host上的内存。modelSize输入模型数据长度单位Byte。modelId输出模型ID的指针。系统成功加载模型后返回模型ID作为后续操作时识别模型的标志。workPtr输入Device上模型所需工作内存存放模型执行过程中的临时数据的地址指针由用户自行管理模型执行过程中不能释放该内存。如果在workPtr参数处传入空指针表示由系统管理内存。由用户自行管理工作内存时如果多个模型串行执行支持共用同一个工作内存但用户需确保模型的串行执行顺序、且工作内存的大小需按多个模型中最大工作内存的大小来申请例如通过以下方式保证串行同步模型执行时加锁保证执行任务串行。异步模型执行时使用同一个stream保证执行任务串行。workSize输入模型所需工作内存的大小单位Byte。workPtr为空指针时无效。weightPtr输入Device上模型权值内存存放权值数据的地址指针由用户自行管理模型执行过程中不能释放该内存。如果在weightPtr参数处传入空指针表示由系统管理内存。由用户自行管理权值内存时在多线程场景下对于同一个模型如果在每个线程中都加载了一次支持共用weightPtr因为weightPtr内存在推理过程中是只读的。此处需注意在共用weightPtr期间不能释放weightPtr。weightSize输入模型所需权值内存的大小单位Byte。weightPtr为空指针时无效。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。参考资源当前还提供了aclmdlSetConfigOpt接口、aclmdlLoadWithConfig接口来实现模型加载通过配置对象中的属性来区分在加载模型时是从文件加载还是从内存加载以及内存是由系统内部管理还是由用户管理。【免费下载链接】geGEGraph 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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考