【Hackathon 4th No.180】在FastDeploy中集成集成地平线推理引擎 (#410)

* 【Hackathon 4th No.180】在FastDeploy中集成集成地平线推理引擎

* 【Hackathon 4th No.180】在FastDeploy中集成集成地平线推理引擎 修改部分表述和排期安排

* 【Hackathon 4th No.180】在FastDeploy中集成集成地平线推理引擎 增加需验证的具体模型

Author: seyosum

rfcs/FastDeploy/20230303_horizon_for_FastDeploy.md

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+# 在FastDeploy中集成集成地平线推理引擎，在PP-YOLOE完成模型转换测试
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+| 领域                                                       | 飞桨文档体验方案                                  | 
+|----------------------------------------------------------|-------------------------------------------|
+| 提交作者<input type="checkbox" class="rowselector hidden">   | seyosum                             | 
+| 提交时间<input type="checkbox" class="rowselector hidden">   | 2023-03-04                                | 
+| 版本号                                                      | V1.0                                      | 
+| 依赖飞桨版本<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | paddlepaddle-gpu==0.0                     | 
+| 文件名                                                      | 20230304_horizon_for_FastDeploy.md<br> | 
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+# 一、概述
+## 1、相关背景
+完成地平线AI推理引擎接入Fastdeploy工作，同时将PP-YOLOE转换为板端模型，确保模型推理结果正确。
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+[https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/50631#task180](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/50631#task180)
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+## 2、功能目标
+将地平线推理引擎接入FastDeploy，开发HorizonBackends部分。
+## 3、意义
+FastDeploy增添地平线推理引擎，提高开发者开发效率。
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+# 二、地平线芯片开发现状
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+开发地平线端侧芯片需要阅读大量开发手册，短时间内难以上手，且文档内容较为分散，提取有效信息较为困难，且当前未有第三方框架对其进行集成。
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+# 三、业内方案调研
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+目前FastDeploy已经将瑞芯微端侧推理集成到整体框架中，大大提高了开发者的开发效率。
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+# 四、对比分析
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+大部分AI芯片的开发大概可分为前处理开发、推理引擎开发、后处理开发三部分，主要的工作主要在推理引擎开发部分，其核心在于将地平线的API集成入backends中，需要实现的方法主要是输入输出信息的获取、模型的初始化、infer。
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+
+# 五、设计思路与实现方案
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+## 1、主体设计思路与折衷
+参考技术文档跑通示例Demo，完成相关API的提取。
+### 主体设计具体描述
+1. 模型转换文档
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+2. 编译环境cmake集成
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+3. backends编写、调试
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+4. 将backends集成进FastDeploy
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+5. ResNet50分类模型验证正确性
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+6. 验证PP-YOLOE正确性
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+## 2、关键技术点/子模块设计与实现方案
+将地平线推理API集成进行Backends是本方案的核心部分，需要参考地平线技术文档。
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+## 3、主要影响的模块接口变化
+不影响FastDeploy接口。
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+# 六、测试和验收的考量
+推理结果正确，且无内存泄露。
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+# 七、影响面
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+## 对用户的影响
+单独Demo项目，对用户无影响。
+## 对二次开发用户的影响
+单独Demo项目，对用户无影响。
+## 对框架架构的影响
+无
+## 对性能的影响
+无
+## 对比业内深度学习框架的差距与优势的影响
+无
+## 其他风险
+无开发地平线芯片经验，但具有开发瑞芯微、联咏芯片经验，且已经完成联咏芯片的FastDeploy适配（暂未获得开源许可）
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+# 八、排期规划
+* 环境搭建并跑通参考项目（2023-3-10）
+* backends编写（2023-3-10至2023-3-20）
+* FastDeploy集成(2023-3-20至2023-3-22)
+* ResNet50分类模型测试(2023-3-22至2023-3-23)
+* 测试PP-YOLOE模型的正确性，检查有无内存泄露（2023-3-23至2023-3-30）
+* 提交PR(2023-3-30)
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