npu benchmark doc (#3748)

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docs/demo_guides/npu.md docs/demo_guides/npu.md +16 -16

lite/tools/build_linux.sh lite/tools/build_linux.sh +4 -4

未找到文件。
--- a/docs/benchmark/benchmark.md
+++ b/docs/benchmark/benchmark.md
@@ -2,7 +2,7 @@

 可以参考[benchmark_tools](benchmark_tools)，推荐**一键benchmark**。

-## 测试环境
+## ARM测试环境

 * 测试模型
    * fp32模型
@@ -38,7 +38,7 @@
    * 当线程数为1时，```DeviceInfo::Global().SetRunMode```设置LITE_POWER_HIGH，否者设置LITE_POWER_NO_BIND
    * 模型的输入图像的维度是{1, 3, 224, 224}，输入图像的每一位数值是1
    
-## 测试数据
+## ARM测试数据


 ### fp32模型测试数据
@@ -120,3 +120,46 @@ mobilenet_v2 |47.13 |25.62 |13.56 |41.87 |22.42 |11.72 |
 threads num|1 |2 |4 |1 |2 |4 |
 mobilenet_v1 |63.13 |32.63 |16.85 |58.92 |29.96 |15.42 |
 mobilenet_v2 |48.60 |25.43 |13.76 |43.06 |22.10 |12.09 |
+
+
+## 华为麒麟NPU测试环境
+
+* 测试模型
+    * fp32模型
+        * mobilenet_v1
+        * mobilenet_v2
+        * squeezenet_v1.1
+        * mnasnet
+
+* 测试机器(android ndk ndk-r17c)
+   *  麒麟810
+      * HUAWEI Nova5, Kirin 810
+      * 2xCortex A76 2.27GHz + 6xCortex A55 1.88GHz
+
+   *  麒麟990
+      * HUAWEI Mate 30, Kirin 990
+      * 2 x Cortex-A76 Based 2.86 GHz + 2 x Cortex-A76 Based 2.09 GHz + 4 x Cortex-A55 1.86 GHz
+
+   *  麒麟990 5G
+      * HUAWEI P40, Kirin 990 5G
+      * 2 x Cortex-A76 Based 2.86GHz + 2 x Cortex-A76 Based 2.36GHz + 4 x Cortex-A55 1.95GHz
+
+* HIAI ddk 版本： 310
+ 
+* 测试说明
+    * branch: release/v2.6.1
+    * warmup=10, repeats=30，统计平均时间，单位是ms
+    * 线程数为1，```DeviceInfo::Global().SetRunMode```设置LITE_POWER_HIGH
+    * 模型的输入图像的维度是{1, 3, 224, 224}，输入图像的每一位数值是1
+    
+## 华为麒麟NPU测试数据
+
+#### paddlepaddle model
+
+|Kirin |810||990||990 5G||
+|---|---|---|---|---|---|---|
+||cpu(ms) | npu(ms) |cpu(ms) | npu(ms) |cpu(ms) | npu(ms) |
+|mobilenet_v1|	33.84|	3.10|  	31.91|  4.07|	33.97|  3.20|
+|mobilenet_v2|	23.32|  3.51|	22.47|  5.61|	23.17|  3.51|
+|squeezenet|	18.47| 4.35|  17.79|  5.05|	18.65|  3.47|
+|mnasnet|	20.24|  3.28|	19.54|  5.17|	20.34| 3.32|
--- a/docs/demo_guides/npu.md
+++ b/docs/demo_guides/npu.md
@@ -5,7 +5,7 @@ Paddle Lite是首款支持华为自研达芬奇架构NPU（Kirin 810/990 SoC搭

 ## 已支持的设备

- 华为nova5、nova5i pro、mate30、mate30 pro、mate30 5G、荣耀v30，以及即将推出的mate40、p40。据华为透露，今后上市的大部分手机都会搭载其自研达芬奇架构NPU。
+- 华为nova5、nova5i pro、mate30、mate30 pro、mate30 5G、荣耀v30、p40、p40 pro，以及即将推出的mate40、。据华为透露，今后上市的大部分手机都会搭载其自研达芬奇架构NPU。

 ## 已支持的模型

@@ -13,9 +13,14 @@ Paddle Lite是首款支持华为自研达芬奇架构NPU（Kirin 810/990 SoC搭
 - MobileNetV2
 - ResNet-18/50
 - ShuffleNetV2
+- squeezenet
+- mnasnet
+- yolov3
 - CycleGAN (暂时需要华为内部rom的支持)
 - 百度内部业务模型（由于涉密，不方便透露具体细节）

+*CPU/NPU混合调度在部分模型可以获得更佳的性能*
+
 ## 已支持（或部分支持）的Paddle算子

 - sigmoid
@@ -64,8 +69,8 @@ Paddle Lite是首款支持华为自研达芬奇架构NPU（Kirin 810/990 SoC搭

 ## 编译支持NPU的Paddle Lite库

- 从https://developer.huawei.com/consumer/cn/hiai/下载华为HiAI DDK后解压到任意路径（注意：华为提供了多个版本的DDK，我们需要下载针对麒麟810/990芯片HiAI Foundation开发套件，例如最新的[DDK V310版本](https://obs.cn-north-2.myhwclouds.com/hms-ds-wf/sdk/hwhiai-ddk-100.310.011.010.zip)）。
- 将HiAI DDK中的ai_ddk_lib目录拷贝至Paddle Lite源码根目录后，使用[NPU编译脚本](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/blob/develop/lite/tools/build_npu.sh)编译full_publish和tiny_publish。
+- 从[华为HiAI平台](https://developer.huawei.com/consumer/cn/hiai)下载华为HiAI DDK后解压到任意路径（注意：华为提供了多个版本的DDK，我们需要下载针对麒麟810/990芯片HiAI Foundation开发套件，例如[DDK V310版本](https://obs.cn-north-2.myhwclouds.com/hms-ds-wf/sdk/hwhiai-ddk-100.310.011.010.zip)）。
+- 将HiAI DDK中的ai_ddk_lib目录拷贝至Paddle Lite源码根目录后，使用[编译脚本](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/blob/develop/lite/tools/build_android.sh)编译 (需要指定NPU相关选项)。

 注意：以下是HiAI DDK V310版解压后的目录结构，需要将ai_ddk_lib目录拷贝至Paddle Lite源码根目录。
 ```shell
@@ -79,16 +84,11 @@ Paddle Lite是首款支持华为自研达芬奇架构NPU（Kirin 810/990 SoC搭
 - tools
 ```

- full_publish and tiny_publish for armv8，由于HiAI DDK的armv7和armv8的so库均基于c++_shared构建，因此，建议使用c++_shared编译Paddle Lite。
-```shell
-$ ./lite/tools/build_npu.sh --arm_os=android --arm_abi=armv8 --arm_lang=gcc --android_stl=c++_shared full_publish
-$ ./lite/tools/build_npu.sh --arm_os=android --arm_abi=armv8 --arm_lang=gcc --android_stl=c++_shared tiny_publish
-```
-
- full_publish and tiny_publish for armv7
+- 推荐编译命令。由于HiAI DDK的so库均基于c++_shared构建，因此，建议使用c++_shared编译Paddle Lite。
 ```shell
-$ ./lite/tools/build_npu.sh --arm_os=android --arm_abi=armv7 --arm_lang=gcc --android_stl=c++_shared full_publish
-$ ./lite/tools/build_npu.sh --arm_os=android --arm_abi=armv7 --arm_lang=gcc --android_stl=c++_shared tiny_publish
+# huawei_kirin_npu_sdk_root 需要指向 ai_ddk_lib 的路径
+$ ./lite/tools/build_android.sh --android_stl=c++_shared --with_huawei_kirin_npu=ON --huawei_kirin_npu_sdk_root=<path-to-ai_ddk_lib>
+# 其它选项可以通过 "./lite/tools/build_android.sh help" 查看，例如arm版本等 
 ```

 注意：为了保证编译环境一致，建议参考[源码编译](../user_guides/source_compile)中的Docker开发环境进行配置，然后再执行上述命令。
@@ -166,15 +166,15 @@ $ ./lite/tools/build_npu.sh --arm_os=android --arm_abi=armv7 --arm_lang=gcc --an
 - 2、初步分析

    - 下图是ssd_mobilenet_v1中的部分结构。其中红色部分暂时不支持在NPU上运行，蓝色部分可能NPU上的性能不理想。此时，如果直接让预测库自动调度的话，可能会分成多个子图，而且整体性能不佳。因此，可以将蓝色部分和绿色部分整体指定在CPU上运行，让其他部分自动运行在NPU上(红色部分会自动在CPU上运行)。
-    ![ssd_mobilenet_v1_example](https://user-images.githubusercontent.com/50474132/80453173-525b5280-895a-11ea-847f-c7dd5b5799de.png)
+    ![](https://user-images.githubusercontent.com/50474132/80453173-525b5280-895a-11ea-847f-c7dd5b5799de.png)

 - 3、使用opt转换模型

    - opt转换过程中会打印log信息。在log中搜索```digraph G```和```// end G```可以找到优化后的模型图。
-    ![image](https://user-images.githubusercontent.com/50474132/80454098-145f2e00-895c-11ea-9f16-dde1483a9beb.png)
-    ![image](https://user-images.githubusercontent.com/50474132/80454123-1de89600-895c-11ea-86b9-a62d78a6616d.png)
+    ![](https://user-images.githubusercontent.com/50474132/80454098-145f2e00-895c-11ea-9f16-dde1483a9beb.png)
+    ![](https://user-images.githubusercontent.com/50474132/80454123-1de89600-895c-11ea-86b9-a62d78a6616d.png)
    - 将从```digraph G```开始的，到```// end G```结束的整段模型图信息，保存到```.dot```格式的文件中。可以用```graphviz```打开查看，或者在[网页版](http://dreampuf.github.io/GraphvizOnline/)查看。
-    ![image](https://user-images.githubusercontent.com/50474132/80454841-47ee8800-895d-11ea-9531-5689c5560fcb.png)
+    ![](https://user-images.githubusercontent.com/50474132/80454841-47ee8800-895d-11ea-9531-5689c5560fcb.png)
    - 在此处确认需要被指定的算子是否被优化了。(期望是被指定的算子都还独立存在，如果被融合为了一个算子，需要指定此时融合后的算子)。

 - 4、写配置文件

--- a/lite/tools/build_linux.sh
+++ b/lite/tools/build_linux.sh
@@ -4,7 +4,7 @@ set -e
 #####################################################################################################
 # 1. global variables, you can change them according to your requirements
 #####################################################################################################
-# armv7 or armv8 or armv7hf, default armv8.
+# armv8 or armv7hf or armv7, default armv8.
 ARCH=armv8
 # gcc or clang, default gcc.
 TOOLCHAIN=gcc
@@ -203,11 +203,11 @@ function print_usage {
    echo -e "|     ./lite/tools/build_linux.sh help                                                                                                                 |"
    echo -e "|                                                                                                                                                      |"
    echo -e "|  optional argument:                                                                                                                                  |"
-    echo -e "|     --arch: (armv8|armv7), default is armv8                                                                                                          |"
+    echo -e "|     --arch: (armv8|armv7hf|armv7), default is armv8                                                                                                  |"
    echo -e "|     --toolchain: (gcc|clang), defalut is gcc                                                                                                         |"
    echo -e "|     --with_extra: (OFF|ON); controls whether to publish extra operators and kernels for (sequence-related model such as OCR or NLP), default is OFF  |"
    echo -e "|     --with_python: (OFF|ON); controls whether to build python lib or whl, default is OFF                                                             |"
-    echo -e "|     --python_version: (2.7|3.5|3.7); controls python version to compile whl, default is None                                                             |"
+    echo -e "|     --python_version: (2.7|3.5|3.7); controls python version to compile whl, default is None                                                         |"
    echo -e "|     --with_cv: (OFF|ON); controls whether to compile cv functions into lib, default is OFF                                                           |"
    echo -e "|     --with_log: (OFF|ON); controls whether to print log information, default is ON                                                                   |"
    echo -e "|                                                                                                                                                      |"
@@ -244,7 +244,7 @@ function main {
    # Parse command line.
    for i in "$@"; do
        case $i in
-            # armv7 or armv8, default armv8
+            # armv8 or armv7hf or armv7, default armv8
            --arch=*)
                ARCH="${i#*=}"
                shift