從 Android 10 開始，Neural Networks API (NNAPI) 提供函式，可支援編譯構件快取，進而縮短應用程式啟動時所需的編譯時間。使用這項快取功能後，驅動程式就不需要管理或清除快取檔案。這是可透過 NN HAL 1.2 實作的選用功能。如要進一步瞭解這個函式，請參閱 ANeuralNetworksCompilation_setCaching。
驅動程式也可以實作不受 NNAPI 影響的編譯快取。無論是否使用 NNAPI NDK 和 HAL 快取功能，都可以實作此方法。Android 開放原始碼計畫提供低階公用程式庫 (快取引擎)。詳情請參閱「實作快取引擎」一文。
工作流程總覽
本節將說明實作編譯快取功能的一般工作流程。
提供快取資訊並命中快取
- 應用程式會傳送快取目錄和模型專屬的總和檢查碼。
- NNAPI 執行階段會根據總和檢查碼、執行偏好設定和分區結果尋找快取檔案，並尋找檔案。
- NNAPI 會開啟快取檔案，並透過
prepareModelFromCache將句柄傳遞至驅動程式。 - 驅動程式直接從快取檔案準備模型，並傳回準備的模型。
提供快取資訊和在快取中找不到所需資料
- 應用程式會傳遞模型和快取目錄專屬的總和檢查碼。
- NNAPI 執行階段會根據總和檢查碼、執行偏好設定和區隔結果尋找快取檔案，但找不到快取檔案。
- NNAPI 會根據總和檢查碼、執行偏好設定和分割作業，建立空的快取檔案、開啟快取檔案，並透過
prepareModel_1_2將句柄和模型傳遞至驅動程式。 - 驅動程式會編譯模型、將快取資訊寫入快取檔案，並傳回已準備好的模型。
未提供快取資訊
- 應用程式會叫用編譯，但不會提供任何快取資訊。
- 應用程式不會傳遞任何與快取相關的內容。
- NNAPI 執行階段會使用
prepareModel_1_2將模型傳遞給驅動程式。 - 驅動程式會編譯模型，並傳回準備好的模型。
快取資訊
提供給驅動程式的快取資訊由權杖和快取檔案控制代碼組成。
憑證
權杖是用來識別已準備好的模型，長度為 Constant::BYTE_SIZE_OF_CACHE_TOKEN 的快取權杖。使用 prepareModel_1_2 儲存快取檔案並使用 prepareModelFromCache 擷取準備的模型時，系統會提供相同的權杖。驅動程式的用戶端應選擇衝突率低的權杖。驅動程式無法偵測符記衝突。衝突會導致執行失敗，或導致執行結果產生不正確的輸出值。
快取檔案控制代碼 (兩種快取檔案)
快取檔案分為兩種類型：「資料快取」和「模型快取」。
- 資料快取：用來快取常數資料，包括預先處理和轉換後的張量緩衝區。修改資料快取時，除了在執行期間產生錯誤的輸出值，不應造成任何其他負面影響。
- 模型快取：用於快取安全機密資料，例如採用裝置原生二進位檔格式的編譯執行機器碼。修改模型快取可能會影響驅動程式的執行行為，惡意用戶端或許能利用此程式碼，在已授予權限以外的地方執行。因此，驅動程式必須先檢查模型快取是否已損毀，再從快取中準備模型。詳情請參閱「安全性」。
驅動程式必須決定如何在兩種快取檔案類型之間分配快取資訊，並使用 getNumberOfCacheFilesNeeded 回報每種類型需要多少個快取檔案。
NNAPI 執行階段一律會開啟快取檔案控制站，同時具備讀取和寫入權限。
安全性
在編譯快取中，模型快取可能包含安全性敏感資料，例如裝置原生二進位檔格式的編譯可執行檔機器碼。如果未妥善保護，修改模型快取可能會影響驅動程式的執行行為。由於快取內容會儲存在應用程式目錄中，因此用戶端可修改快取檔案。有瑕疵的用戶端可能會意外損毀快取，而惡意用戶端可能會故意利用這一點，在裝置上執行未經驗證的程式碼。視裝置特性而定，這可能是安全性問題。因此，驅動程式必須要能在快取準備模型前，偵測潛在的模型快取毀損。
其中一個做法是讓駕駛人維護對應憑證，以及模型快取的加密編譯雜湊值。驅動程式可在將編譯內容儲存至快取時，儲存其模型快取的符記和雜湊。從快取中擷取編譯資料時，驅動程式會使用記錄的權杖和雜湊組合，檢查模型快取的新雜湊值。這項對應應在系統重新啟動時持續存在。驅動程式可以使用 Android 金鑰庫服務、framework/ml/nn/driver/cache 中的公用程式庫，或任何其他適當的機制來實作對應管理工具。驅動程式更新後，應重新初始化這個對應管理員，以免準備舊版的快取檔案。
為了避免檢查時間 (TOCTOU) 攻擊，驅動程式必須先計算已記錄的雜湊值，才能儲存該檔案，並在將檔案內容複製到內部緩衝區後計算新的雜湊值。
以下程式碼範例說明如何實作此邏輯。
bool saveToCache(const sp<V1_2::IPreparedModel> preparedModel,
const hidl_vec<hidl_handle>& modelFds, const hidl_vec<hidl_handle>& dataFds,
const HidlToken& token) {
// Serialize the prepared model to internal buffers.
auto buffers = serialize(preparedModel);
// This implementation detail is important: the cache hash must be computed from internal
// buffers instead of cache files to prevent time-of-check to time-of-use (TOCTOU) attacks.
auto hash = computeHash(buffers);
// Store the {token, hash} pair to a mapping manager that is persistent across reboots.
CacheManager::get()->store(token, hash);
// Write the cache contents from internal buffers to cache files.
return writeToFds(buffers, modelFds, dataFds);
}
sp<V1_2::IPreparedModel> prepareFromCache(const hidl_vec<hidl_handle>& modelFds,
const hidl_vec<hidl_handle>& dataFds,
const HidlToken& token) {
// Copy the cache contents from cache files to internal buffers.
auto buffers = readFromFds(modelFds, dataFds);
// This implementation detail is important: the cache hash must be computed from internal
// buffers instead of cache files to prevent time-of-check to time-of-use (TOCTOU) attacks.
auto hash = computeHash(buffers);
// Validate the {token, hash} pair by a mapping manager that is persistent across reboots.
if (CacheManager::get()->validate(token, hash)) {
// Retrieve the prepared model from internal buffers.
return deserialize<V1_2::IPreparedModel>(buffers);
} else {
return nullptr;
}
}
進階用途
在某些進階用途中，驅動程式必須在編譯呼叫後存取快取內容 (讀取或寫入)。用途範例包括：
- 即時編譯：編譯作業會延後至第一次執行時才進行。
- 多階段編譯：系統會在一開始執行快速編譯，並視使用頻率而定，於稍後執行選用的最佳化編譯編譯作業。
如要在編譯呼叫後存取快取內容 (讀取或寫入)，請確認驅動程式：
- 在叫用
prepareModel_1_2或prepareModelFromCache時複製檔案控制代碼，並稍後讀取/更新快取內容。 - 在一般編譯呼叫之外實作檔案鎖定邏輯，避免與讀取或其他寫入並行發生寫入作業。
導入快取引擎
除了 NN HAL 1.2 編譯快取介面外，您也可以在 frameworks/ml/nn/driver/cache 目錄中找到快取公用程式庫。nnCache 子目錄包含永久儲存空間程式碼，可讓驅動程式在不使用 NNAPI 快取功能的情況下導入編譯快取。這類編譯快取功能可使用任何版本的 NN HAL 實作。如果驅動程式選擇實作與 HAL 介面中斷的快取，則在不再需要快取的構件時，驅動程式會負責釋放這些構件。