#2 ScrumMeeting : TFL & HAL Structure Study

태규
- nnapi : https://developer.android.com/ndk/guides/neuralnetworks/index.html#neural_networks_api_programming_model
  - NDK에 속해있는 Tool
  - NDK는 android에서 어플리케이션을 개발할 때 java로 할 수 없는 로우레벨 명령어들을 c와 c++을 이용해서 수행 할 수 있도록 해주는 개발자 도구
- tensorflow lite
  - tensorflow
    - 텐서플로 라이브러리를 이용해 모델을 생성하고 학습한다
    - 학습된 모델은 ckpt형식의 checkpoint로 저장이 되는데 이를 이용해서 input을 주면 output을 ckpt를 기반으로 생성해냄
    - 개발 환경에 따라 다르겠지만 c++ 또는 python의 라이브러리 이용
  - tensorflow lite
    - ckpt로 저장된 모델을 tflite라는 TensorFlow Lite용 모델로 변환
    - Build과정을 거쳐서 target flatform에 따른 binary 코드를 제공 ios는 Core ML을 사용하고 안드로이드로 빌드하는 과정에서는 nnapi를 이용하도록 되어있다.
    - Android는 Bazel을 이용해서 빌드하기를 추천
    - tensorflow lite에서 이용 가능한 operation 리스트 : https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/g3doc/tf_ops_compatibility.md
  - Bazel : https://bazel.build/
    - Cross compile tensorflow for ARMv7l : https://lengerrong.blogspot.kr/2017/09/cross-compile-tensorflow-for-armv7l.html
    - 위 링크에서 ARMv7l을 타겟으로 텐서플로를 빌드하고 있음, toolchain과 binary파일들이 필요함
- odroid xu4
  - Exynos 5 Octa(5422) - http://www.samsung.com/semiconductor/minisite/exynos/products/mobileprocessor/exynos-5-octa-5422/
    - CPU는 Cortex-A15와 Cortex-A7 로 각각 4개의 코어로 이루어져 총 8개의 코어이고 GPU는 Mali-T628 MP6
    - CPU는 ARMv7 Instruction SET을 사용함
    - Mali-T628
      - Mali GPU용 Instruction SET이 있긴하지만 Open CL이나 Open GL을 활용하라함 (https://community.arm.com/graphics/f/discussions/3271/arm-mali-instruction-set)
      - Optimizin Movile Deep Learning on ARM GPU with TVM : http://tvmlang.org/2018/01/16/opt-mali-gpu.html

snu-project2 / TizenNNAPI

#2 ScrumMeeting : TFL & HAL Structure Study #1