Imported Upstream version 1.22.1 accepted/tizen/unified/20230425.175856 accepted/tizen/unified/20230426.062802 accepted/tizen/unified/20230713.014428 upstream/1.22.1
authorHyeongseok Oh <hseok82.oh@samsung.com>
Tue, 25 Apr 2023 06:20:49 +0000 (15:20 +0900)
committerHyeongseok Oh <hseok82.oh@samsung.com>
Tue, 25 Apr 2023 06:20:49 +0000 (15:20 +0900)
240 files changed:
docs/conf.py
docs/release/1.22/release-note-1.22.1.md [new file with mode: 0644]
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onert-micro/luci-interpreter/src/kernels/ArgMax.h
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onert-micro/luci-interpreter/src/kernels/Unpack.h
onert-micro/luci-interpreter/src/kernels/While.h
packaging/nnfw.spec
runtime/contrib/android/api/build.gradle
runtime/libs/ndarray/src/ContiguousSpan.test.cpp
runtime/onert/api/include/nnfw_version.h
runtime/onert/core/src/exec/Executors.cc
tests/nnfw_api/src/one_op_tests/BatchToSpaceND.test.cc
tests/nnfw_api/src/one_op_tests/Reverse.test.cc
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 author = 'Samsung Research & contributors'
 
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+release = '1.22.1'
 
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--- /dev/null
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+# Release Note 1.22.1
+
+## ONE Runtime
+
+### Multimodel nnpackage
+
+- Runtime supports to run nnpackage with 3 or more models
+- Runtime supports to run multimodel nnpackage with multiple subgraphs
+- Runtime supports type casting when tensor's data type between edge is different
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index f4a44ec..4580491 100644 (file)
@@ -1,5 +1,6 @@
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index f758df3..56f98ba 100644 (file)
@@ -1,5 +1,6 @@
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index 7cd0470..6f17cf9 100644 (file)
@@ -1,6 +1,6 @@
 Name:    nnfw
 Summary: nnfw
-Version: 1.22.0
+Version: 1.22.1
 Release: 1
 Group:   Development
 License: Apache-2.0 and MIT and BSD-2-Clause and MPL-2.0
@@ -31,12 +31,12 @@ Source3018: XNNPACK.tar.gz
 Source3019: FLATBUFFERS-2.0.tar.gz
 
 %{!?build_type:     %define build_type      Release}
-%{!?npud_build:     %define npud_build      1}
+%{!?npud_build:     %define npud_build      0}
 %{!?trix_support:   %define trix_support    1}
 %{!?coverage_build: %define coverage_build  0}
 %{!?test_build:     %define test_build      0}
 %{!?extra_option:   %define extra_option    %{nil}}
-%{!?config_support: %define config_support  1}
+%{!?config_support: %define config_support  0}
 
 %if %{coverage_build} == 1
 # Coverage test requires debug build runtime
@@ -148,12 +148,16 @@ NPU daemon for optimal management of NPU hardware
 
 # Set option for configuration
 %define option_config %{nil}
-%if %{config_support} == 1
 %if %{npud_build} == 1
+%if %{config_support} == 1
 # ENVVAR_NPUD_CONFIG: Use environment variable for npud configuration and debug
-%define option_config -DENVVAR_NPUD_CONFIG=ON
-%endif # npud_build
+%define option_config -DBUILD_NPUD=ON -DENVVAR_NPUD_CONFIG=ON
+%else
+%define option_config -DBUILD_NPUD=ON -DENVVAR_NPUD_CONFIG=OFF
 %endif # config_support
+%else
+%define option_config -DBUILD_NPUD=OFF
+%endif # npud_build
 
 %if %{coverage_build} == 1
 %define option_coverage -DENABLE_COVERAGE=ON
index 07c3982..cd5e205 100644 (file)
@@ -8,7 +8,7 @@ android {
         minSdkVersion 26
         targetSdkVersion 29
         versionCode 1
-        versionName "1.22.0"
+        versionName "1.22.1"
 
         externalNativeBuild {
             ndkBuild {
index dd11086..26efcc6 100644 (file)
@@ -39,7 +39,7 @@ TEST(NDArrayContiguousSpanTests, slice_assign_test)
     ASSERT_EQ(span2.at(2), 3);
     ASSERT_EQ(span2.at(4), 5);
 
-    ASSERT_EQ(*(span1.data() + 2), *(span1.data() + 2));
+    ASSERT_EQ(*(span1.data() + 2), *(span2.data() + 2));
 
     ContiguousSpan<float> span3(span2.offset(1));
     ASSERT_EQ(span3.size(), 4);
@@ -63,8 +63,6 @@ TEST(NDArrayContiguousSpanTests, slice_assign_test)
     ASSERT_EQ(span5.at(1), 3);
     ASSERT_EQ(span5[2], 4);
     ASSERT_EQ(span5[3], 5);
-
-    ASSERT_EQ(*(span5.data() + 2), *(span5.data() + 2));
   }
 
   // int32_t
@@ -84,7 +82,7 @@ TEST(NDArrayContiguousSpanTests, slice_assign_test)
     ASSERT_EQ(span2.at(2), 3);
     ASSERT_EQ(span2.at(4), 5);
 
-    ASSERT_EQ(*(span1.data() + 2), *(span1.data() + 2));
+    ASSERT_EQ(*(span1.data() + 2), *(span2.data() + 2));
 
     ContiguousSpan<int32_t> span3(span2.offset(1));
     ASSERT_EQ(span3.size(), 4);
@@ -127,7 +125,7 @@ TEST(NDArrayContiguousSpanTests, slice_assign_test)
     ASSERT_EQ(span2.at(2), 3);
     ASSERT_EQ(span2.at(4), 5);
 
-    ASSERT_EQ(*(span1.data() + 2), *(span1.data() + 2));
+    ASSERT_EQ(*(span1.data() + 2), *(span2.data() + 2));
 
     ContiguousSpan<uint32_t> span3(span2.offset(1));
     ASSERT_EQ(span3.size(), 4);
@@ -170,7 +168,7 @@ TEST(NDArrayContiguousSpanTests, slice_assign_test)
     ASSERT_EQ(span2.at(2), 3);
     ASSERT_EQ(span2.at(4), 5);
 
-    ASSERT_EQ(*(span1.data() + 2), *(span1.data() + 2));
+    ASSERT_EQ(*(span1.data() + 2), *(span2.data() + 2));
 
     ContiguousSpan<int8_t> span3(span2.offset(1));
     ASSERT_EQ(span3.size(), 4);
index be30ee2..db35c67 100644 (file)
@@ -21,6 +21,6 @@
  * NNFW_VERSION is a uint32 value representing nnfw runtime version
  * in 0xMMmmmmPP, where MM = major, mmmm = minor, PP = patch
  */
-#define NNFW_VERSION 0x01001600
+#define NNFW_VERSION 0x01001601
 
 #endif // __NNFW_VERSION_H__
index 3f4b3cc..7edd5aa 100644 (file)
@@ -285,6 +285,8 @@ void Executors::CreatePkgIOTensors(const IODescription &desc)
     const auto &io_index = std::get<ir::IOIndex>(pkg_input);
     const auto input_pkg_index =
       find_input_index(_model_edges->pkg_inputs, model_index, subg_index, io_index);
+    if (input_pkg_index == -1)
+      throw std::runtime_error{"Cannot find multi model input index"};
     auto input_desc = desc.inputs[input_pkg_index].get();
     _pkg_input_tensors[pkg_input] =
       std::make_unique<backend::builtin::IOTensor>(input_desc->info, input_desc->layout);
@@ -298,6 +300,8 @@ void Executors::CreatePkgIOTensors(const IODescription &desc)
     const auto &io_index = std::get<ir::IOIndex>(pkg_output);
     const auto output_pkg_index =
       find_output_index(_model_edges->pkg_outputs, model_index, subg_index, io_index);
+    if (output_pkg_index == -1)
+      throw std::runtime_error{"Cannot find multi model output index"};
     auto output_desc = desc.outputs[output_pkg_index].get();
     _pkg_output_tensors[pkg_output] =
       std::make_unique<backend::builtin::IOTensor>(output_desc->info, output_desc->layout);
@@ -331,6 +335,8 @@ void Executors::createPkgIOQuantLayers(const IODescription &desc)
       const auto &io_index = std::get<ir::IOIndex>(pkg_input);
       const auto input_pkg_index =
         find_input_index(_model_edges->pkg_inputs, model_index, subg_index, io_index);
+      if (input_pkg_index == -1)
+        throw std::runtime_error{"Cannot find multi model input index"};
       auto input_desc = desc.inputs[input_pkg_index].get();
 
       // Create EdgeTensor for nnpkg input if type is different
@@ -372,6 +378,8 @@ void Executors::createPkgIOQuantLayers(const IODescription &desc)
       const auto &io_index = std::get<ir::IOIndex>(pkg_output);
       const auto output_pkg_index =
         find_output_index(_model_edges->pkg_outputs, model_index, subg_index, io_index);
+      if (output_pkg_index == -1)
+        throw std::runtime_error{"Cannot find multi model output index"};
       auto output_desc = desc.outputs[output_pkg_index].get();
 
       // Create EdgeTensor for nnpkg output if type is different
index 3f45543..57116ac 100644 (file)
@@ -70,3 +70,20 @@ TEST_F(GenModelTest, OneOp_BatchToSpaceND_Crop)
   _context->setBackends({"cpu"});
   SUCCEED();
 }
+
+TEST_F(GenModelTest, neg_OneOp_BatchToSpaceND_DifferentType)
+{
+  CircleGen cgen;
+  int in = cgen.addTensor({{4, 1, 1, 1}, circle::TensorType::TensorType_FLOAT32});
+  int out = cgen.addTensor({{1, 2, 2, 1}, circle::TensorType::TensorType_INT32});
+  int block = cgen.addTensor({{2}, circle::TensorType::TensorType_INT32});
+  cgen.addOperatorBatchToSpaceND({{in, block}, {out}});
+  cgen.setInputsAndOutputs({in, block}, {out});
+  _context = std::make_unique<GenModelTestContext>(cgen.finish());
+  _context->addTestCase(TestCaseData{}
+                          .addInput<float>({1, 2, 3, 4})
+                          .addInput<int32_t>({2, 2})
+                          .addOutput<int>({1, 2, 3, 4}));
+  _context->expectFailModelLoad();
+  SUCCEED();
+}
index 4168b21..7b28d7c 100644 (file)
@@ -57,3 +57,26 @@ TEST_F(GenModelTest, OneOp_ReverseV2_1D)
 
   SUCCEED();
 }
+
+TEST_F(GenModelTest, neg_OneOp_ReverseV2_3D_DifferentType)
+{
+  CircleGen cgen;
+
+  int in = cgen.addTensor({{4, 3, 2}, circle::TensorType::TensorType_FLOAT32});
+  std::vector<int32_t> axis_data{1};
+  uint32_t axis_buf = cgen.addBuffer(axis_data);
+  int axis = cgen.addTensor({{1}, circle::TensorType::TensorType_INT32, axis_buf});
+  int out = cgen.addTensor({{4, 3, 2}, circle::TensorType::TensorType_INT32});
+
+  cgen.addOperatorReverseV2({{in, axis}, {out}});
+  cgen.setInputsAndOutputs({in}, {out});
+
+  _context = std::make_unique<GenModelTestContext>(cgen.finish());
+  _context->setBackends({"acl_cl", "cpu"});
+  _context->addTestCase(uniformTCD<int>(
+    {{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24}},
+    {{5, 6, 3, 4, 1, 2, 11, 12, 9, 10, 7, 8, 17, 18, 15, 16, 13, 14, 23, 24, 21, 22, 19, 20}}));
+  _context->expectFailModelLoad();
+
+  SUCCEED();
+}
index 32be9a7..7dec8db 100644 (file)
@@ -60,3 +60,26 @@ TEST_F(GenModelTest, OneOp_SplitNonConstAxis)
 
   SUCCEED();
 }
+
+TEST_F(GenModelTest, neg_OneOp_SplitNegatveSplitNum)
+{
+  CircleGen cgen;
+  int in = cgen.addTensor({{2, 4}, circle::TensorType::TensorType_FLOAT32});
+  std::vector<int32_t> axis_data{1};
+  uint32_t axis_buf = cgen.addBuffer(axis_data);
+  int axis = cgen.addTensor({{1}, circle::TensorType::TensorType_INT32, axis_buf});
+
+  int out1 = cgen.addTensor({{2, 2}, circle::TensorType::TensorType_FLOAT32});
+  int out2 = cgen.addTensor({{2, 2}, circle::TensorType::TensorType_FLOAT32});
+
+  cgen.addOperatorSplit({{axis, in}, {out1, out2}}, -3);
+  cgen.setInputsAndOutputs({in}, {out1, out2});
+
+  _context = std::make_unique<GenModelTestContext>(cgen.finish());
+  _context->addTestCase(
+    uniformTCD<float>({{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}}, {{1, 2, 5, 6}, {3, 4, 7, 8}}));
+  _context->setBackends({"cpu", "acl_cl", "acl_neon"});
+  _context->expectFailModelLoad();
+
+  SUCCEED();
+}
index fb29018..9c00e6d 100644 (file)
@@ -41,3 +41,28 @@ TEST_F(GenModelTest, OneOp_StridedSlice_LastDim)
 
   SUCCEED();
 }
+
+TEST_F(GenModelTest, neg_OneOp_StridedSlice_DifferentType)
+{
+  CircleGen cgen;
+  std::vector<int32_t> begin_data{0, 3};
+  std::vector<int32_t> end_data{0, 6};
+  std::vector<int32_t> strides_data{1, 1};
+  uint32_t begin_buf = cgen.addBuffer(begin_data);
+  uint32_t end_buf = cgen.addBuffer(end_data);
+  uint32_t strides_buf = cgen.addBuffer(strides_data);
+  int input = cgen.addTensor({{1, 6}, circle::TensorType::TensorType_FLOAT32});
+  int begin = cgen.addTensor({{2}, circle::TensorType::TensorType_INT32, begin_buf});
+  int end = cgen.addTensor({{2}, circle::TensorType::TensorType_INT32, end_buf});
+  int strides = cgen.addTensor({{2}, circle::TensorType::TensorType_INT32, strides_buf});
+  int out = cgen.addTensor({{1, 3}, circle::TensorType::TensorType_INT32});
+  cgen.addOperatorStridedSlice({{input, begin, end, strides}, {out}}, 1, 1);
+  cgen.setInputsAndOutputs({input}, {out});
+
+  _context = std::make_unique<GenModelTestContext>(cgen.finish());
+  _context->addTestCase(uniformTCD<float>({{1, 2, 3, 4, 5, 6}}, {{4, 5, 6}}));
+  _context->setBackends({"acl_cl", "acl_neon", "cpu"});
+  _context->expectFailModelLoad();
+
+  SUCCEED();
+}