国内主流 NPU 与 Google NNAPI CTS 测试兼容策略：平台适配实战与合规方案详解

关键词

NNAPI、CTS 测试、国产 NPU、Android HAL、兼容性适配、神经网络加速器、AI SoC、设备认证、HIDL/AIDL、算子覆盖率、驱动适配

摘要

在 Android 平台下，Google NNAPI（Neural Networks API）作为神经网络加速通用接口标准，已成为国产 NPU 集成与 SoC 平台认证的关键路径。为了获得 GMS 认证或进入主流应用生态，国产 AI 芯片必须通过 Google 提供的 CTS（Compatibility Test Suite）对 NNAPI HAL 实现的验证。然而 CTS 涉及接口一致性、算子兼容性、调度策略、安全机制等多个维度，对驱动实现提出严格要求。本文围绕寒武纪、地平线、瑞芯微、黑芝麻、寒光、启英泰伦等国内主流 NPU 平台，系统剖析其如何适配 NNAPI HAL 接口、应对 CTS 测试挑战并构建可持续迭代的兼容性策略，提供实战可复现的工程路径与调试方法，助力国产 AI SoC 顺利融入 Android AI 生态。

第1章：NNAPI 与 CTS 概述：兼容性测试的系统性挑战

Android Neural Networks API（NNAPI）作为 Google 官方推出的 SoC 加速通用接口，已成为 Android 设备运行 AI 模型的标准接入层。为了保障设备的可兼容性、可调度性与稳定性，Google 要求所有带有神经网络硬件加速器的 Android 设备，在启用 NNAPI 驱动时，必须通过 Compatibility Test Suite（CTS）相关测试，确保接口实现规范、模型执行一致、异常处理合理等关键要求。CTS 是面向系统厂商的认证门槛，涉及范围广、依赖组件复杂，国产芯片厂商需投入专门工程资源进行长期适配。

1.1 NNAPI 架构与接口标准要求

NNAPI 的本质是一个位于 Android 应用层与硬件加速器之间的中间层框架，其架构包括以下组件：

TFLite NNAPI Delegate：将 TFLite 模型转化为 NNAPI 执行图；
NNAPI Runtime Service：通过 Binder 调用 HAL 层执行模型；
NNAPI HAL Device：芯片厂商需实现的驱动接口层，包含接口如 IDevice::prepareModel()；
底层驱动：NPU 内核驱动或 runtime。

NNAPI 最早使用 HIDL 进行接口定义，从 Android 12 起逐步迁移到 AIDL 架构，CTS 测试对 HIDL 1.3 及以上版本均有明确要求。

1.2 CTS 测试流程、执行方式与合规门槛

CTS 是 Google 提供的 Android 平台一致性验证框架，涉及上万项测试用例，其中对 NNAPI 的测试包含在以下模块中：

CtsNNAPITestCases.apk：应用层 NNAPI 执行路径测试；
CtsHalNeuralNetworksTestCases：验证 HAL 接口行为一致性；
VTS 测试：直接测试 HAL 层 IDL 接口行为；
GTS（GMS Test Suite）：Google Play 合规性要求，部分覆盖 NNAPI 性能行为。

CTS 执行流程：

使用 cts-tradefed 启动 CTS 测试框架；
安装 NNAPI 测试用例包到目标设备；
调用标准模型、非法输入、调度参数等进行覆盖测试；
对接口返回值、错误码、调度路径、输出精度进行验证；
验证是否 fallback 合规、超时响应、资源释放是否一致。

若设备启用了 NNAPI HAL 实现但未通过 CTS，将无法通过 GMS 认证，也无法进入 Google Play 服务生态。

第2章：HAL 实现路径对比：HIDL 1.3 vs AIDL 1.0

NNAPI HAL 接口自 Android 8 起引入，早期以 HIDL（HAL Interface Definition Language）为主，至 Android 12 起开始引入 AIDL 新架构。当前 CTS 对两种接口体系均提供测试覆盖，国产 NPU 厂商在实际部署中面临是否迁移、兼容调试、接口行为对齐等关键挑战。

2.1 各厂商采用的 HAL 接口版本

芯片平台	HAL 接口版本	说明
瑞芯微 RK3588	HIDL 1.3	使用 `android.hardware.neuralnetworks@1.3::IDevice`
寒武纪 MLU270	HIDL 1.2	偏向静态图支持，无动态 shape 执行能力
地平线 BPU2	HIDL 1.3	已适配 CTS 所需接口，但不支持 AIDL
黑芝麻 A1000	HIDL 1.3（拟迁移）	兼容性好，已预研 AIDL 支持
启英泰伦	AIDL 1.0（测试中）	新平台直接采用 AIDL 架构

当前主流平台仍以 HIDL 1.2 / 1.3 为主流，AIDL 支持正在推进，受限于 Binder 机制变更、接口签名变化与 CTS VTS 同步测试门槛。

2.2 HIDL 接口结构解析与服务注册路径

以 HIDL 1.3 为例，NNAPI HAL 的关键接口定义如下：

interface IDevice@1.3 {
            
  prepareModel_1_3(...)
  getSupportedOperations_1_3(...)
  getCapabilities_1_3(...)
  ...
}

注册流程：

HAL 服务实现类继承 IDevice；
启动时向 hwservicemanager 注册：

device = new NpuDevice();
device->registerAsService("default");

系统通过 ServiceManager 绑定服务实例；

接口行为说明：

所有接口需实现返回值规范，结构体不允许字段缺失；
所有 prepareModel_1_3 等函数要求异步回调机制，返回状态必须符合 V1_3::ErrorStatus 规范；
对于不支持的模型、算子或 tensor 类型，不允许直接崩溃或空返回。

2.3 AIDL NNAPI HAL 迁移挑战与场景适用性

从 Android 13 起 Google 推出 AIDL 版本的 NNAPI HAL，具有以下优势：

支持复杂数据结构、跨进程类型安全检查；
与新的 Android 架构深度融合；
支持 IMemoryBlock 等增强型内存共享机制。

迁移挑战：

原有 HIDL 实现需全部重构接口、数据结构、服务注册方式；
CTS 测试需完全切换为 AIDL 路径，原有测试结果作废；
驱动层需适配新的 Memory Handle 类型、权限管理模式。

适用场景：

新平台首次集成 NNAPI，建议直接构建 AIDL 实现；
旧平台若已部署在 Android 12 以下版本，HIDL 仍为主流方案；
支持系统 OTA 升级的设备（如车载、终端 SoC），建议早期开始 AIDL 测试路径预研。

HAL 接口的架构选型决定了整个 NNAPI 执行链与 CTS 合规性工程的稳定程度，也是国产 AI SoC 能否顺利部署在 Android 平台的重要前提。

第3章：国产 NPU 平台算子支持策略与 CTS 算子覆盖率应对

通过 Google NNAPI CTS 测试的核心门槛之一就是算子支持能力。CTS 会调用 TensorFlow Lite 模型并依赖 NNAPI Runtime 的 getSupportedOperations() 接口确认芯片厂商 HAL 是否完整支持关键算子，并在测试中对必选操作执行路径进行验证。对于国内 NPU 平台来说，如何构建面向 CTS 的算子支持清单、处理不兼容算子 fallback 路径，是驱动实现中的重中之重。

3.1 必选/可选算子清单对比

CTS 会自动测试以下算子是否可被芯片加速器执行，典型算子如下：

算子名称	NNAPI API Level	是否为 CTS 关键算子
CONV_2D	27	✅ 必选
DEPTHWISE_CONV_2D	27	✅ 必选
RELU / RELU6	27	✅ 必选
ADD / MUL / SUB	27	✅ 必选
MAX_POOL_2D / AVG_POOL	27	✅ 必选
RESIZE_BILINEAR	28	✅ 可选
TRANSPOSE	29	✅ 可选
LSTM / RNN	30	❌ 非强制
ROI_ALIGN	30	❌ 非强制
QUANTIZE / DEQUANTIZE	28	✅ 可选

国产平台需要重点确保 Level 27 的标准卷积、激活、加法、池化类算子可以正确 offload，否则在 CTS 中将直接 fallback 到 CPU，被标记为“加速失败”。

3.2 算子 fallback 与混合执行链建设方式

NNAPI 的 getSupportedOperations_1.3() 接口需逐个返回算子是否受支持的布尔数组，例如：

Return<void> getSupportedOperations_1_3(const Model& model,
  getSupportedOperations_1_3_cb cb) override {
            
    std::vector<bool> supported(model.operations.size(), false);
    for (int i = 0; i < model.operations.size(); ++i) {
            
        if (model.operations[i].type == OperationType::CONV_2D ||
            model.operations[i].type == OperationType::RELU) {
            
            supported[i] = true;
        }
    }
    cb(ErrorStatus::NONE, supported);
    return Void();
}

在 CTS 测试时，如果 HAL 报告某个操作不支持，Google 的 NNAPI Runtime 将自动 fallback 到 CPU Interpreter 执行。此机制虽然保证了功能完整性，但会大幅拉低性能指标，并被 CTS 标记为“不合规路径”。

最佳实践：

针对核心算子必须硬件加速并报告为支持；
针对结构性特殊或精度不支持的算子，使用子图裁剪策略，保证核心路径走 NPU；
对算子组合特性（如 CONV → RELU → ADD）应注册 fused 执行路径，提高合规率与性能表现。

3.3 高频不支持算子的应对与替代策略

常见 CTS 失败原因集中于部分算子（如 TRANSPOSE_CONV、CTC_LOSS、QUANTIZE）在国内芯片中缺乏支持，处理方式包括：

算子	建议策略	是否推荐 fallback
TRANSPOSE	模型前离线展开，替换为 reshape + permute	否
LSTM	避免动态时间维度，建议切换为 CNN 结构	是
CTC_LOSS	不建议在 NPU 执行，保留 CPU 计算	是
ROI_ALIGN	静态 Anchor 提前计算，使用 resize	否
LOG_SOFTMAX	使用 Softmax + log 重写计算图	否

如平台暂时无法支持对应算子，应主动调整模型结构，或在构建阶段将其在 Host 端执行，避免在 CTS 中暴露不合规路径。

第4章：地平线、寒武纪、瑞芯微等平台 CTS 实战适配经验

国内主流 NPU 平台均已在 Android 平台构建了自己的 NNAPI HAL 实现，但在推进 CTS 合规过程中均经历了接口签名不匹配、执行路径不一致、资源隔离失败等实际工程问题。以下为多平台在适配 CTS 测试过程中的工程经验总结。

4.1 各平台 NNAPI HAL 开源实现路径概览

厂商	HAL 位置	是否开源
地平线	`horizon_sdk/nn_adapter/hidl_1.3/device.cpp`	✅ GitHub
瑞芯微	`external/rknpu/nnapi/hidl_1.3/RKNeuralnetworks`	✅ SDK 提供
寒武纪	`cambricon/sdk/nnapi_adapter`	⭕ 内部提供
启英泰伦	`cvi_nnapi/device/aidl/vndk/impl`	⭕ AIDL 版本
黑芝麻	`secore/npu/nnhal_1.3/src`	✅ SDK 内置

工程实现主要包括：

IDevice 实现类，封装 NPU runtime；
prepareModel_1.3 调用图构建器（如 ONNXParser、IRBuilder）；
getSupportedOperations_1.3 使用 DSL 或 PatternMatcher 构建；
getCapabilities_1.3 根据 NPU 实测值返回硬件能力边界。

4.2 接口签名、IDL 解析、执行状态同步机制调整

CTS 对 HAL 接口实现的关键性检查包括：

所有回调必须按标准返回，不能遗漏字段；
不允许同步返回状态为 DeviceUnavailable，除非硬件脱落；
Model::relaxComputationFloat32toFloat16 需正确实现，影响精度测试；
ExecutionPreference_FAST_SINGLE_ANSWER 模式下必须优化路径优先级；
对于 ANEURALNETWORKS_TENSOR_QUANT8_ASYMM 类型 Tensor，不允许返回 FP32。

典型修复路径：

getCapabilities 返回值超过硬件实际能力，导致 CTS 检测“不一致”，需根据实测动态填充；
getSupportedOperations 忽略了部分非标参数组合（如 dilated conv），导致 CTS fallback；
prepareModel_1.3 未做内存对齐处理，CTS 出现 Tensor layout mismatch；
executeSynchronously 返回时间戳错误，Timing 报告失败；
getSupportedExtensions() 未实现，部分 CTS 用例失败；

建议工程团队搭建 CTS 环境本地测试链路，在每次接口签名或驱动升级后，立即执行 CtsNNAPITestCases 与 CtsHalNeuralNetworksTestCases 模块，结合 logcat 与 trace 工具逐步定位异常。

通过细化每一个 API 行为、模拟 CTS 真实使用路径、动态管理支持集与资源调度策略，可逐步构建稳定的 NNAPI HAL 实现，确保在标准 GMS 环境下完成兼容性认证与落地交付。

第5章：NNAPI Runtime × Device HAL 执行链调试全流程

CTS 测试中绝大多数 NNAPI 相关失败项，最终都与 Runtime 调用 HAL 接口过程中的状态不一致、内存错误、执行行为超时或回调错误有关。了解 NNAPI Runtime 与 Device HAL 的协同执行流程，对于国产 NPU 平台调试接口行为、定位 CTS 异常具有决定性意义。

5.1 CTS 测试失败定位链：Runtime → Binder → Driver

NNAPI 模型执行链可抽象为四层结构：

TFLite Delegate
     ↓
NNAPI Runtime (libneuralnetworks.so)
     ↓
Binder 接口（AIDL/HIDL）
     ↓
HAL Device（驱动端）

在运行 CTS 测试用例时，常见的问题出现在如下环节：

Runtime 发起 prepareModel 请求后，未能正确回调 PreparedModelCallback；
executeSynchronously 超时或未按要求设置 Timing；
HAL 层执行完成但未释放资源，导致下次调用 kDeadObject；
多线程执行过程中模型上下文未隔离，数据污染导致结果错误。

调试建议：

开启详细日志：

adb shell setprop debug.nn.vlog 1
adb logcat | grep nnapi

配合 atrace 工具定位系统瓶颈：

atrace --async_start nnapi binder_driver sched

验证 HAL 服务是否正常注册：

adb shell lshal | grep neuralnetworks

5.2 执行耗时、资源隔离与多线程同步问题分析

CTS 要求在不同线程中独立执行的模型必须保持输入输出张量上下文隔离。若 HAL 实现使用全局变量、静态 buffer 或未拷贝 tensor 指针，可能在并发执行下导致内存覆盖或输出结果错乱。

常见多线程执行错误：

问题类型	描述	修复建议
Output buffer 覆盖	多线程使用同一输出地址，结果被覆盖	为每次调用单独分配 tensor context
Session ID 混乱	执行句柄未绑定线程 ID，导致响应回调错配	使用线程局部变量管理模型执行上下文
锁粒度过粗	全局锁保护所有执行任务，导致并发执行能力下降	拆分为模型级锁、任务级锁

调试技巧：

在 prepareModel() 中打印模型结构与内存地址；
在 execute() 中标记调用线程 TID 与 timestamp；
使用 gdbserver + cts remote attach 模式检查 buffer 写入越界情况。

HAL 层若实现支持 measureTiming == true，务必填充 ExecutionResult::timing 字段，否则 CTS 将判定接口行为不完整。

第6章：模型支持能力的动态申报与 VendorExtension 管理

CTS 测试中 getSupportedOperations 和 getCapabilities 是 HAL 合规性验证的关键接口之一。国产芯片在构建 NNAPI HAL 时，需通过动态模型结构解析与算子支持判断机制，确保按需返回支持集并实现可配置的 feature toggle。此外，从 Android 11 开始支持的 VendorExtension 接口，也成为国产平台提供增强特性与扩展算子的关键能力。

6.1 `getSupportedOperations_1.3` 实现与优化策略

该接口用于判断给定模型中每个 Operation 是否支持加速执行，典型结构如下：

Return<void> getSupportedOperations_1_3(const Model& model,
  getSupportedOperations_1_3_cb cb) {
            
    std::vector<bool> supported(model.operations.size(), false);
    for (size_t i = 0; i < model.operations.size(); i++) {
            
        if (op_is_supported(model.operations[i])) {
            
            supported[i] = true;
        }
    }
    cb(ErrorStatus::NONE, supported);
    return Void();
}

优化建议：

构建 Operator Signature HashMap，提高匹配速度；
使用 AutoGen 工具分析 TFLite 模型结构，生成 pattern-matching 路由规则；
对结构不规则模型（如 split/concat 交错）采用图简化后再判断支持性。

需注意：

不支持的算子不能误报为支持，否则 CTS 在 executeSynchronously 中将触发设备崩溃或结果偏差；
对动态 shape 模型，需结合 Model::operandValues 分析实际输入维度；
返回数组顺序必须与 model.operations 保持一致。

6.2 支持集动态注册机制（Feature Set）构建

为应对设备之间硬件版本不一致、NPU 功能集不同等场景，建议为支持集建立版本配置文件：

{
            
  "chip": "rk3588",
  "sdk_version": "v1.4.2",
  "supported_ops": [
    "CONV_2D", "ADD", "RELU", "MAX_POOL_2D",
    "RESHAPE", "SOFTMAX"
  ]
}

在 HAL 初始化时读取该配置，构建 runtime 支持集，动态响应不同模型结构的能力声明。

这样可以实现：

多版本驱动向 CTS 提供差异化能力描述；
在高配与低配芯片之间灵活共享 NNAPI HAL 实现代码；
使用 GTS 工具分析未支持算子分布，反向驱动算法优化。

6.3 `IDevice::getCapabilities` 返回值设计建议

该接口要求返回如下结构体：

Capabilities {
            
  performance: {
            
    execTime: 0.5,
    powerUsage: 0.3,
  },
  relaxedFloat32toFloat16Performance: {
            ...}
}

设计建议：

execTime 使用典型模型实测平均值，不宜填写过小，否则 CTS 将误判调度异常；
powerUsage 可统一返回 0.3～0.5 区间作为参考值；
若设备不支持 Float16，则 relaxedFloat32toFloat16Performance 可与 performance 保持一致。

如未提供能力声明，CTS 将默认 fallback 至 CPU，判定为“不支持硬件加速”，影响兼容性评级。

通过构建动态可控的能力申报机制，并结合 VendorExtension 机制注册自定义算子与平台特性，国产芯片厂商可显著提升平台的灵活性、可调度性，并为 CTS 合规性打下基础。

第7章：调度行为一致性与 ExecutionPreference 策略适配

CTS 测试中会验证 NNAPI HAL 对调度策略的支持与响应是否与 Google 设计的一致，包括是否能够正确识别 ExecutionPreference 参数，是否按不同优先级进行调度路径选择，以及是否在性能限制下保持一致的模型输出行为。调度行为不一致是造成 CTS 测试项 testExecutionPriority 失败的主要原因之一。

7.1 GTS 与 CTS 中对优先级调度行为的测试要求

Android NNAPI 在模型执行时支持三种调度策略，需在 prepareModel 或 execution 中指定：

enum ExecutionPreference {
            
  LOW_POWER = 0,
  FAST_SINGLE_ANSWER = 1,
  SUSTAINED_SPEED = 2,
}

CTS 中主要关注：

是否支持调度参数的传入与识别；
同一模型在不同调度策略下是否生成一致结果；
FAST_SINGLE_ANSWER 模式下是否跳过预处理步骤、尽快返回；
是否能正确响应调度参数，并上报给 getCapabilities() 与 Timing 字段。

GTS（Google Mobile Services Test Suite）对高优先级调度做如下要求：

限定场景下（如摄像头实时处理）必须优先调度；
若执行时间明显大于 baseline，将被判定为不合规路径。

7.2 `ExecutionPreference_FAST_SINGLE_ANSWER` 实现方式

国产平台需要在 HAL 的 prepareModel_1_3() 或 executeSynchronously() 中读取调度偏好参数，并根据调度级别采取不同优化策略：

if (preference == ExecutionPreference::FAST_SINGLE_ANSWER) {
            
    use_cache_tensor = false;
    enable_npu_priority_boost();
    bypass_pre_warmup();
}

优化建议：

为高优先级请求绑定更高 QoS 通道；
启用 task affinity，绑定 NPU/CPU 高性能核；
缓存中间结果（如 BatchNorm 等）以跳过多余计算；
若模型输入固定，可预构建 compiled graph 提高第一次执行效率。

验证方法：

使用 CTS 中的 testFastExecutionPreferenceReturnsCorrectResult 用例；
监控 logcat 输出是否正确识别 ExecutionPreference；
对多模型并发调度时观察是否发生优先级反转现象。

7.3 Context 生命周期管理与安全隔离机制处理

CTS 中另一个易错项是模型执行上下文（Execution、Compilation）未正确隔离，导致：

多线程模型调用结果混乱；
Execution 对象生命周期不明确，内存泄漏；
编译对象被错误释放，导致 HAL 服务崩溃。

建议实现：

每次 prepareModel 返回的 PreparedModel 对象使用独立内存空间；
Execution 中封装输入输出缓冲区，使用 unique_ptr 绑定生命周期；
ModelCompilationCache 做版本对齐判断，防止旧模型误用；
实现 IExecutionCallback 时使用同步锁结构，避免回调交叉。

同时建议在 CTS 测试前，启用内存泄漏检测工具：

adb shell setprop libc.debug.malloc 1
adb shell setprop debug.nnapi.tracing 1

通过上述策略，确保 CTS/GTS 对模型调度行为、线程隔离、安全生命周期的验证均能顺利通过，保障平台稳定性与合规性。

第8章：CTS 对错误码处理与异常路径返回的合规要求

在 HAL 层执行模型过程中，必须严格遵守 Google 对错误码的定义与使用规范。CTS 会对每一次模型构建、执行、资源释放等过程中的错误返回值进行校验，若出现未定义状态、错误码错误、未触发回调等问题，都会直接造成测试失败。该部分往往被厂商低估，但却是通过认证的关键一环。

8.1 `GeneralFailure` / `BadData` / `DeviceUnavailable` 等规范使用

以下为常见错误码及其触发场景：

错误码	含义说明	触发典型场景
`GeneralFailure`	未知错误，建议作为兜底返回码	模型编译异常、内部驱动报错
`BadData`	输入数据不合法或超出张量边界	输入维度非法、数据越界、空指针
`OutputShapeMismatch`	输出张量与模型定义不符	模型执行后返回 shape 不一致
`DeviceUnavailable`	硬件资源不可用	NPU 正在重启、驱动未加载、掉电
`INVALID_ARGUMENT`（AIDL）	参数结构错误	Tensor format 错误、nullptr 参数
`MISSED_DEADLINE_TRANSIENT`	延迟超过可接受范围	超过 CTS 指定阈值（如 50ms）

注意事项：

不能使用非法错误码或返回值为空，否则 CTS 会直接崩溃判定 HAL 实现错误；
对于合法模型，但因资源不足导致执行失败，应返回 DeviceUnavailable 而非 GeneralFailure；
所有错误路径必须调用回调 cb()，否则视为“callback not triggered”。

8.2 超时、中断、非法 Tensor 应对策略

CTS 会对以下异常输入进行压力测试：

输入 Tensor size 为负值；
Batch size 设为 0 或远超设备支持范围；
模型中定义张量数据类型错误，如 FLOAT16 输入 FLOAT32；
短时间内反复调用 prepareModel 导致资源竞争；
执行超时（如 10 秒内未响应）。

平台应实现：

所有输入均进行完整性校验；
对非法输入参数主动返回 BadData，并记录日志；
在 Execution 超时前主动释放资源并返回 MISSED_DEADLINE_TRANSIENT；
在驱动忙碌时返回 DeviceUnavailable 而不是延迟阻塞主线程。

调试建议：

使用 CTS 工具 run cts --module CtsNeuralNetworksTestCases -m testInvalidModelExecution；
打开驱动层日志 rknpu_core log、hbrt_driver_log 追踪底层异常；
设置 abort_on_error = false 以便在多错误场景中继续测试其他路径。

通过构建标准化错误处理链与异常输入隔离逻辑，国产 NPU 平台可实现稳定、安全、可控的执行路径，确保 CTS 高通过率与系统健壮性。

第9章：CTS 执行性能统计项与 NPU 驱动调优路径

CTS 不仅验证功能正确性，也会对模型执行的性能信息进行采集与校验，主要包括 timing 信息上报、执行延迟合理性与行为一致性。若 HAL 返回的时间戳不合规、延迟误差过大或驱动未填写 Timing 字段，均可能导致测试失败。国产 NPU 在适配过程中，需构建完整的性能采集链与优化路径。

9.1 Timing 输出字段的构造与上报

在 NNAPI HAL 的 executeSynchronously() 或 executeFenced() 返回结果中，必须包含模型执行的耗时信息 timing，格式如下：

struct Timing {
            
  uint64_t timeOnDevice;  // NPU 执行耗时
  uint64_t timeInDriver;  // 含数据传输、调度总耗时
};

示例返回：

timing.timeOnDevice = 8700;     // 单位微秒
timing.timeInDriver = 11000;

注意事项：

两个字段均为非零正整数，不能返回 0 或 -1；
timeOnDevice <= timeInDriver，否则 CTS 判定错误；
如果未启用 measureTiming == true，应返回 UINT64_MAX 作为无效标记；
推荐采用高精度定时器（如 clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC_RAW,...)）测量执行耗时。

调试建议：

在 HAL 内打印实际起止时间差，确认 driver 执行时间；
若 NPU 执行由异步线程完成，需在线程 join 后采集准确返回点；
检查是否存在异步调度或 DMA 拖延造成的执行超时。

9.2 测试项中的时间基准误差容忍范围解析

CTS 对 timeOnDevice 和 timeInDriver 的绝对值没有强制要求，但对以下场景具有容忍度边界：

同一模型在多次调用中返回的耗时差异不得超过 15%；
timeInDriver - timeOnDevice 若大于 20ms，视为调度路径异常；
在开启 ExecutionPreference::FAST_SINGLE_ANSWER 时，若执行时间大幅延长，将失败于 testFastExecutionTiming.

工程建议：

为每个模型缓存上一次执行时间，建立对比基准；
使用 profiling 工具统计每次输入图像大小与延迟分布；
使用 GTS 工具校验 Timing 字段一致性（GtsNNAPIPerformanceTestCases）；

通过精确控制 Timing 字段填报行为、隔离 NPU 调度路径，并结合 profile 数据进行多次回归测试，可显著提高平台在 GMS 性能测试中的稳定性。

第10章：国内主流 NPU 平台 NNAPI 合规演进趋势与生态挑战

随着 Google 在 Android 14 开始全面推进 AIDL 接口、增强 NNAPI 权限管理机制以及提出更严格的动态调度要求，国产 NPU 平台在 NNAPI 合规适配上也面临新的挑战和演进方向。

10.1 HIDL → AIDL 迁移计划与设备升级路径

Google 自 2023 年起强制新平台使用 AIDL 作为标准 HAL 接口定义方式，HIDL 接口进入维护状态。国产平台需完成如下迁移路径：

接口标准	支持系统版本	特征说明
HIDL 1.3	Android 8~13	已成熟实现，兼容 CTS 全项
AIDL 1.0	Android 12~15+	提供更强的类型安全与扩展能力

迁移要点：

重构 IDL 接口定义，统一使用 .aidl 文件；
替换 HIDL 注册方式为 AServiceManager；
调整驱动结构，适配 IMemoryBlock、SharedMemory 类型；
所有 callback 接口需支持线程安全 & 异常链路返回。

兼容建议：

Android 12 以下版本仍可使用 HIDL 以确保稳定性；
若平台计划支持 Android 14+，建议尽早 AIDL 化，以免后续 GMS 认证受阻；
对于已量产产品，建议维护双路径 HAL 层（HIDL + AIDL 混合调度封装）。

10.2 Google 官方与各芯片厂商合作现状分析

目前 Google 已与多家国内外芯片商合作验证其 NNAPI HAL 能力，合作方式包括：

提供 GTS 权限测试通道（针对核心算子加速能力）；
联合推动 TFLite NNAPI Delegate 的优化适配（如硬件优先级 dispatch）；
对 HAL 实现发布白名单建议（包括通用调度规范、安全模型）；

国产厂商合作现状：

厂商	接入 GTS	AIDL 支持现状	合规进度
瑞芯微	✅	开始适配	已通过 Android 12 CTS
地平线	✅	规划中	已通过 HIDL 1.3 CTS
寒武纪	⭕（计划中）	未开始	内测阶段
黑芝麻	✅	已试验部署	Android 14+ 内测

发展趋势：

多厂商转向通过 SDK/Runtime 插件方式，绕开复杂 HAL 调试；
GMS 认证趋势明确要求 SoC 必须支持完整 NNAPI 路径；
Android 开源框架未来将不再支持 CPU fallback，进一步压实 NPU 合规落地。

通过 AIDL 迁移、调度机制升级与与 Google 官方生态紧密协作，国产 NPU 平台将在未来 Android 系统中具备更强的兼容性与市场可用性。面对挑战，应尽早筹划接口策略与工程资源，完成从“能跑”到“能过”的技术闭环。

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