Die KI-Laufzeitumgebung von HarmonyOS PC basiert auf einer Ausführungsgraphen-Architektur, die KI-Workloads über heterogene Recheneinheiten—CPU, GPU und NPU—orchestriert. Im Gegensatz zu traditionellen sequenziellen Pipelines stellt der Ausführungsgraph die KI-Modellinferenz als gerichteten azyklischen Graphen (DAG) von Operationen dar, sodass die Laufzeitumgebung Aufgaben basierend auf Echtzeit-Ressourcenverfügbarkeit und Leistungsbeschränkungen dynamisch neu anordnen, fusionieren oder parallelisieren kann. Dieses Design ist besonders effektiv für On-Device-KI-Szenarien, in denen Latenz und Energieeffizienz entscheidend sind. Der Artikel detailliert, wie der Graph aus Modelldefinitionen konstruiert wird, wie Operatoren auf Hardware-Backends abgebildet werden und wie die Laufzeitumgebung mit dynamischen Formen und bedingten Verzweigungen umgeht. Für Entwickler, die an KI-Frameworks oder Betriebssystem-Level-KI-Unterstützung arbeiten, bietet dies ein konkretes Beispiel einer graphbasierten Laufzeitumgebung in einem kommerziellen Betriebssystem. Der Ansatz teilt Ähnlichkeiten mit TensorFlows Graphausführung, ist jedoch für die ressourcenbeschränkte Umgebung einer PC-Plattform mit verschiedenen Beschleunigern maßgeschneidert.
Dieser Artikel erklärt, wie HarmonyOS PC seine KI-Laufzeitumgebung um ein Ausführungsgraphenmodell herum aufbaut, das eine effiziente Planung über CPU, GPU und NPU hinweg ermöglicht. Der Ausführungsgraph-Ansatz ermöglicht die dynamische Optimierung von KI-Workloads, reduziert Latenz und verbessert die Energieeffizienz. Für Entwickler, die KI-Anwendungen auf HarmonyOS erstellen oder Laufzeitdesign studieren, bietet dies Einblicke in eine produktionsreife Implementierung.