该文档为《Cambricon-CNRTC用户指南》，版本v0.1.0，旨在提供关于CNRTC（Cambricon Neural Runtime Compiler）的相关信息与使用指导。
寒武纪运行时编译库用户手册 CNRTC 是为寒武纪智能处理器设计的重要工具，它提供了对神经网络模型进行编译与优化的功能，以确保在该硬件平台上高效执行。
**2 前言**
前言部分通常会包含版本记录和更新历史，以便开发者了解当前版本的主要特性、改进及修复的问题。这部分内容旨在帮助用户跟踪CNRTC的发展历程，并决定是否需要升级到新版本。
**3 概述**
概述部分介绍了该编译库的基本功能与设计理念。它可能涵盖CNRTC如何支持神经网络模型的转换、优化以及生成可在寒武纪处理器上执行的二进制代码，同时提及对不同深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）的支持情况。
**4 运行环境**
4.1 环境依赖：运行CNRTC需要特定的软件与硬件条件。这包括操作系统版本、编译器、相关库以及其他必需组件。开发者需确保开发环境满足这些要求，以保证CNRTC正常工作。
4.2 目录结构：这部分会详细列出CNRTC库文件的组织方式，包含头文件、库文件和示例代码的位置等信息，这对于理解和使用各种函数及工具至关重要。
**5 编程模型**
编程模型部分描述了如何通过API接口与库进行交互来构建和编译神经网络模型。这包括处理流程、数据流控制以及并行计算的支持等内容。
**6 数据类型**
6.1 cnrtcStatus：这是表示操作结果的状态类型，包含成功或失败等各种状态码，用于判断程序中的操作是否完成。
6.2 cnrtcCode：可能指编译错误或警告代码，反馈在编译过程中遇到的问题。
**7 API接口**
详细介绍了CNRTC提供的函数：
- `cnrtcTransStatusToString`：将状态码转换为可读字符串，方便调试和日志记录；
- `cnrtcVersion`：获取CNRTC的版本信息；
- `cnrtcCreateCode`：创建一个编译任务以准备神经网络模型的编译工作；
- `cnrtcDestroyCode`：释放已占用资源；
- `cnrtcCompileCode`：执行模型编译，生成可在寒武纪处理器上运行的代码；
- `cnrtcGetFatBinary`：获取编译后的二进制代码；
- `cnrtcGetFatBinarySize`：获得二进制文件大小的信息；
- `cnrtcGetCompilationLog`：获取整个编译过程的日志信息；
- `cnrtcGetCompilationLogSize`：确定日志条目的长度。
**8 示例代码**
提供了一个简单的示例，展示了如何使用CNRTC API进行模型的编译和管理。这有助于开发者快速上手并熟悉工具的应用方法。
总结而言，《寒武纪CNRTC用户指南》为希望在寒武纪硬件平台上实现高效神经网络计算的开发人员提供了详尽的参考资料，涵盖了从安装环境、理解编程模式到实际使用API进行模型编译的过程。
5星
