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GeSessionExecuteGraphWithStreamAsync【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√头文件/库文件头文件#include ge/ge_api.h库文件libge_runner.so功能说明使用指定的Session实例异步运行指定ID对应的Graph图输出执行结果。此接口与ExecuteGraphWithStreamAsync均为运行指定ID对应的图并输出结果该接口更多是为了前向兼容上层开源框架的图模式场景如果用户使用的是8.0.RC3版本及之后的CANN包则更推荐使用ExecuteGraphWithStreamAsync。该接口执行前需要完成CompileGraph及GeSessionLoadGraph异步运行Graph场景流程。inputs和outputs数据类型为gert::Tensor该类型详细说明请参见构造函数。函数原型ge::Status GeSessionExecuteGraphWithStreamAsync(ge::Session session, uint32_t graph_id, void *stream, const std::vectorgert::Tensor inputs, std::vectorgert::Tensor outputs)参数说明参数名输入/输出说明session输入加载图的Session实例。graph_id输入子图对应的ID。stream输入指定图在哪个Stream上运行。inputs输入当前子图对应的输入数据为Device上的内存空间。outputs输出当前子图对应的输出数据为Device上的内存空间。如果没有分配输出内存且未通过[RegisterExternalAllocator](https://pre-link.gitcode.com/i/3b00aba87c228a155379c89a0953bd46)注册外置allocatorGE使用内置allocator分配内存用户需要在图卸载前主动释放此内存。返回值说明参数名类型说明-StatusSUCCESS异步运行图成功。FAILED异步运行图失败。约束说明调用该接口前需要确定好Device上分配的内存大小。若未注册外置allocator且未分配输出内存GE使用内置allocator分配内存用户需要在图卸载前主动释放此内存。调用该接口前需要完成CompileGraph及GeSessionLoadGraph流程。调用该接口前需要通过acl提供的aclrtCreateStream接口创建Stream。得到输出运行结果前需要通过aclrtSynchronizeStream接口保证Stream上的任务已经执行完。接口详细说明请参见《应用开发指南 (CC)》。【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 GE图引擎异步执行图API
GeSessionExecuteGraphWithStreamAsync【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√头文件/库文件头文件#include ge/ge_api.h库文件libge_runner.so功能说明使用指定的Session实例异步运行指定ID对应的Graph图输出执行结果。此接口与ExecuteGraphWithStreamAsync均为运行指定ID对应的图并输出结果该接口更多是为了前向兼容上层开源框架的图模式场景如果用户使用的是8.0.RC3版本及之后的CANN包则更推荐使用ExecuteGraphWithStreamAsync。该接口执行前需要完成CompileGraph及GeSessionLoadGraph异步运行Graph场景流程。inputs和outputs数据类型为gert::Tensor该类型详细说明请参见构造函数。函数原型ge::Status GeSessionExecuteGraphWithStreamAsync(ge::Session session, uint32_t graph_id, void *stream, const std::vectorgert::Tensor inputs, std::vectorgert::Tensor outputs)参数说明参数名输入/输出说明session输入加载图的Session实例。graph_id输入子图对应的ID。stream输入指定图在哪个Stream上运行。inputs输入当前子图对应的输入数据为Device上的内存空间。outputs输出当前子图对应的输出数据为Device上的内存空间。如果没有分配输出内存且未通过[RegisterExternalAllocator](https://pre-link.gitcode.com/i/3b00aba87c228a155379c89a0953bd46)注册外置allocatorGE使用内置allocator分配内存用户需要在图卸载前主动释放此内存。返回值说明参数名类型说明-StatusSUCCESS异步运行图成功。FAILED异步运行图失败。约束说明调用该接口前需要确定好Device上分配的内存大小。若未注册外置allocator且未分配输出内存GE使用内置allocator分配内存用户需要在图卸载前主动释放此内存。调用该接口前需要完成CompileGraph及GeSessionLoadGraph流程。调用该接口前需要通过acl提供的aclrtCreateStream接口创建Stream。得到输出运行结果前需要通过aclrtSynchronizeStream接口保证Stream上的任务已经执行完。接口详细说明请参见《应用开发指南 (CC)》。【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