昇腾CANN/GE ACL从内存获取模型描述
2026/9/10 20:35:10 网站建设 项目流程

aclmdlGetDescFromMem

【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

  • Ascend 950PR/Ascend 950DT:支持
  • Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品:支持
  • Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品:支持
  • Atlas 200I/500 A2 推理产品:支持
  • Atlas 推理系列产品:支持
  • Atlas 训练系列产品:支持
  • IPV350:支持

功能说明

从内存获取该模型的模型描述信息。

通过本接口获取到的模型描述信息,无法应用于aclmdlGetOpAttr、aclmdlGetCurOutputDims接口。

函数原型

aclError aclmdlGetDescFromMem(aclmdlDesc *modelDesc, const void *model, size_t modelSize)

参数说明

参数名输入/输出说明
modelDesc输出aclmdlDesc类型的指针。
需提前调用aclmdlCreateDesc接口创建aclmdlDesc类型的数据。
model输入存放模型数据的内存地址指针。
modelSize输入内存中的模型数据长度,单位Byte。

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

Ascend EP形态下,model处需申请Host上的内存。

Ascend RC形态下,model处需申请Device上的内存。

Control CPU开放形态下,model处需申请Device上的内存。

model处需申请Device上的内存。

【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

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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