在上一个日记中记录的问题，最近进行了验证和解决。其中的问题1、aclInit(“acl.json”) 一个进程只能调用一次。这个进一步验证了。所以，只能从代码本身入手进行解决。需要在主线程一开始就调用这个初始化。并且，验证了，这个初始化是可以与子线程无关的。即，这个初始化就是这么调一下哪个函数，不用向下传递什么参数、数据或者指针什么的。另外，在结束时调用 aclFinalize() ，虽然，调用了这个并不能再重新调用 aclInit() 这个重新初始化。但本着有头有尾，以防出现什么内存泄漏问题，还是要按套路来。在程序结束时调一下这个。
第2个问题是，“调用aclInit(…) 函数的线程必须与后面调用 aclrtMalloc( …) 和 aclrtMemcpy(…) 的是同一个线程，否则会报提示不能取得硬件资源的错” 这里需要注意的是子线程中在开始时，必须调用 aclrtSetDevice()、aclrtCreateContext()、aclrtCreateStream() 这三个函数，当然也可以在每次处理时循环调用这个和 Destory() 但这样性能不好。这三个的作用是调置调用的NPU设备号，创建上下文 ，创建一个处理流。相当于告诉设备哪个线程对应的是哪块数据。如果三个函数在主线程上执行，哪子线程在处理时就会抛没有上下文 ，或者没有stream的异常错误。并且需要在每次调用NPU处理时都调用一下aclrtSetCurrentContext() 函数，让NPU处理指定上下文的数据，否则会抛异常。
最后，还是有个比较奇怪，不知是硬件设计就是这样，还是代码还是有哪里不对的问题。虽然，最后使用一些感觉好像是折衷的方法，还是就是这样的方法实现了同一个NNN核，同时多线程运行多个模型 （目前测试了同时运行4个），但就是感觉怪怪的。
1、代码中不能使用SDK提供的异步处理函数 aclrtMemcpyAsync()、aclmdlExecuteAsync() 。 调用 aclrtMemcpyAsync() 时会抛内存不足的异常提示，但我板上内存明明是足够的，数据也不是很大。只能调用 aclrtMemcpy()。使aclrtMemcpy()，然后调aclmdlExecuteAsync()，会卡死。只能调aclmdlExecute()。
2、这样分别调aclrtMemcpy()，aclmdlExecute()是不会卡死了，但在多线程时，还是会因为冲突跑着跑着就卡住不动。所以，最后，我只能人为加入线程锁，实现多线程单核处理多个模型。但这样感觉NPU不是并行处理多个模型，而是互斥的一个个交替处理。