HarmonyOS开发实战：Neural Network Runtime Kit实现教育应用的智能推理加速

一、教育场景的AI推理需求
在开发"AI解题助手"时，我们利用Neural Network Runtime Kit实现了高效的端侧AI计算：

//数学公式识别加速

// 初始化神经网络运行时
const nnRuntime = await neuralNetwork.createRuntime({
  model: 'formula_recognition.nn',
  accelerators: ['NPU', 'GPU'],
  priority: 'HIGH'
});

// 执行公式识别
const inputTensor = new neuralNetwork.Tensor(
  imageData, 
  [1, 224, 224, 3]
);
const output = await nnRuntime.execute(inputTensor);
const formula = parseFormula(output[0].data);

// 加载解题推理模型
const solverModel = await neuralNetwork.loadModel(
  'math_solver.nn',
  {
    floatPrecision: 'FP16',
    cacheable: true
  }
);

// 实时推理
async function recommendSteps(problemText: string) {
  const embedding = textToTensor(problemText);
  return await solverModel.predict(embedding);
}

//性能优化实践

// 配置多计算单元
neuralNetwork.setComputeUnits({
  cpu: 2,  // 使用2个CPU核心
  gpu: true, 
  npu: true
});

// 内存复用配置
nnRuntime.setMemoryStrategy({
  reuseWeights: true,
  dynamicAllocation: false
});

三、教育场景实测数据
功能模块 优化前延迟 优化后延迟 提升幅度
公式识别 380ms 85ms ↑77%
解题推荐 620ms 140ms ↑77%
批改系统 1.2s 260ms ↑78%
四、开发经验总结
最佳实践：
对输入数据做标准化预处理
使用模型量化减小体积
实现计算过程可视化监控

注意事项：
不同设备芯片的兼容性测试
避免主线程执行大模型推理
定期清理模型缓存