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算子接口（aclnn）

【免费下载链接】ops-cv本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv

使用说明

为方便调用算子，提供一套基于C的API（以aclnn为前缀API），无需提供IR（Intermediate Representation）定义，方便高效构建模型与应用开发，该方式被称为“单算子API调用”，简称aclnn调用。

调用算子API时，需引用依赖的头文件和库文件，一般头文件默认在${INSTALL_DIR}/include/aclnnop，库文件默认在${INSTALL_DIR}/lib64，具体文件如下：

• 头文件：①方式1 （推荐）：引用算子仓总头文件aclnn_ops_${ops_project}.h。②方式2：引用单个算子API的头文件aclnn_*.h。
• 库文件：引用算子仓对应的库文件libopapi_${ops_project}.so。注意，原所有算子仓总库文件libopapi.so后续会废弃，不推荐使用，也不支持与单个算子仓库文件同时使用。

${INSTALL_DIR}表示CANN安装后文件路径；${ops_project}表示算子仓名（如math、nn、cv、transformer），请改为实际算子仓名。

接口列表

确定性简介：

• 配置说明：因CANN或NPU型号不同等原因，可能无法保证同一个算子多次运行结果一致。在相同条件下（平台、设备、版本号和其他随机性参数等），部分算子接口可通过aclrtCtxSetSysParamOpt（参见《acl API（C）》）开启确定性算法，使多次运行结果一致。
• 性能说明：同一个算子采用确定性计算通常比非确定性慢，因此模型单次运行性能可能会下降。但在实验、调试调测等需要保证多次运行结果相同来定位问题的场景，确定性计算可以提升效率。
• 线程说明：同一线程中只能设置一次确定性状态，多次设置以最后一次有效设置为准。有效设置是指设置确定性状态后，真正执行了一次算子任务下发。如果仅设置，没有算子下发，只能是确定性变量开启但未下发给算子，因此不执行算子。 解决方案：暂不推荐一个线程多次设置确定性。该问题在二进制开启和关闭情况下均存在，在后续版本中会解决该问题。

算子接口列表如下：

【免费下载链接】ops-cv本项目是CANN提供的图像处理、目标检测相关的算子库，实现网络在NPU上加速计算。项目地址: https://gitcode.com/cann/ops-cv