PyTorch发布原型功能以执行机器学习模型设备上硬件引擎的示例分析，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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PyTorch最近发布了四个新的PyTorch原型功能。前三个功能使移动机器学习开发人员能够在构成片上系统（SOC）系统的全套硬件（HW）引擎上执行模型。这使开发人员可以优化其模型执行，以获得独特的性能，功能和系统级并发性。
新功能包括以下使能在设备上的硬件引擎执行的功能：
在具有Raspberry Pis和Graviton（2）平台的PyTorch社区中，ARM的使用不断增加。因此，新版本还包括开发人员效率优势，以及最近为Linux推出的ARM64构建支持。
Google Android的NNAPI支持
PyTorch与Google Android团队的合作通过PyTorch Mobile实现了Android的神经网络API（NNAPI）。设备上机器学习允许ML模型在设备上本地运行，而无需将数据传输到服务器。这样可以降低延迟，并改善隐私和连接性。Android神经网络API（NNAPI）专为在Android小工具上运行用于计算机学习的计算密集型流程而设计。因此，机器学习模型现在可以访问手机的片上系统上的其他硬件模块，从而使开发人员可以解锁Android手机上的高性能执行。NNAPI使Android应用能够在为android提供动力的最强大和最活跃的芯片上运行计算加速的神经网络，包括DSP（数字信号处理器）和NPU（专用神经处理单元）。
该API最初在Android 8中引入，并在Android 10和11中进行了显着扩展，以支持更丰富的AI模型。这种集成使开发人员可以直接从PyTorch Mobile访问NNAPI。此初始版本包括对一组核心功能和操作员的全功能支持。谷歌和Facebook将很快致力于扩展功能。
PyTorch移动GPU支持
GPU推论可以在许多模型类型上提供出色的性能，尤其是那些使用高精度浮点数学运算的模型。像在高通，联发科技和苹果公司的SOC中找到的那样，利用GPU来执行机器学习模型都支持CPU卸载。这为非机器学习用例释放了移动CPU。设备GPU的原型协助的主要级别是通过iOS的Metal API规范和Android的Vulkan API规范。此功能的性能尚未优化，并且模型覆盖范围有限，因为它尚处于不成熟阶段。该团队预计，这一情况将在2021年显着改善。
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