aclmdlExecuteAsync

函数功能

执行模型推理，异步接口。

约束说明

• 对同一个modelId的模型，不能调用aclmdlExecuteAsync接口执行多Stream并发场景下的模型推理。错误示例如下，该示例中，两次aclmdlExecuteAsync接口多Stream并发执行，导致报错：

  //......
  aclmdlExecuteAsync(modelId1, input, output, stream1);
  aclmdlExecuteAsync(modelId1, input, output, stream2);
  aclrtSynchronizeStream(stream1);
  aclrtSynchronizeStream(stream2);
  //......

• 若由于业务需求，必须在多线程中使用同一个modelId，则用户线程间需加锁，保证刷新输入输出内存、保证执行是连续操作，例如：

  // 线程A的接口调用顺序：
  lock(handle1) -> aclrtMemcpyAsync(stream1)刷新输入输出内存 -> aclmdlExecuteAsync(modelId1,stream1)执行推理 -> unlock(handle1)
  
  // 线程B的接口调用顺序：
  lock(handle1) -> aclrtMemcpyAsync(stream1)刷新输入输出内存 -> aclmdlExecuteAsync(modelId1,stream1)执行推理 -> unlock(handle1)

• 模型加载、模型执行、模型卸载的操作必须在同一个Context下（关于Context的创建请参见aclrtCreateContext）。
• 存放模型输入/输出数据的内存，可以使用以下接口申请：aclrtMalloc、或aclrtMallocHost、或aclrtMallocCached接口、或acldvppMalloc接口、或hi_mpi_dvpp_malloc接口。

  其中，acldvppMalloc接口和hi_mpi_dvpp_malloc接口是媒体数据处理功能专用的内存申请接口，一般从性能角度，为了减少拷贝，媒体数据处理的输出作为模型推理的输入，实现内存复用。

  由于硬件对内存有对齐和补齐要求，若用户使用这些接口申请大块内存并自行划分、管理内存时，需满足对应接口的对齐和补齐约束，请参见内存二次分配管理。

函数原型

aclError aclmdlExecuteAsync(uint32_t modelId, const aclmdlDataset *input, aclmdlDataset *output, aclrtStream stream)

参数说明

返回值说明

返回0表示成功，返回其它值表示失败。

参考资源

接口调用流程及示例代码，参见异步模型推理。