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为用户自定义的数据类型提供自定义的序列化和反序列化机制，即发送时将用户传输的结构体指针转化为结构体buffer和数据buffer，接受数据时，将从框架获取的结构体buffer和数据buffer反转为结构体。使用场景：用于从Host侧到Device侧快速搬运数据，如果用户需要提升传输性能，必须使用该接口注册序列化和反序列化函数。无。HIAI

为用户自定义的数据类型提供自定义的序列化和反序列化机制。该宏在data_type_reg.h中定义。即发送时将用户传输的结构体指针转化为结构体buffer和数据buffer，接受数据时，将从框架获取的结构体buffer和数据buffer反转为结构体。使用场景：用于从host侧到Device侧快速搬运数据，如果用户需要提升传输性能，必须使用

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// EngineTransNewT结构体

typedef struct EngineTransNew

{

std::shared_ptrtrans_buff = nullptr; // 传输Buffer

uint32_t buffer_size = 0; /

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// EngineTransNewT结构体

typedef struct EngineTransNew

{

std::shared_ptrtrans_buff = nullptr; // 传输Buffer

uint32_t buffer_size = 0; /

定义数据类型。#ifndef USE_DEF_DATA_TYPE_H_

#define USE_DEF_DATA_TYPE_H_

#ifdef __cplusplus

#include #include #endif

// 用户自定义的数据类型 (C 语言风格)

typedef struct UseDef

// EngineTransNewT结构体

typedef struct EngineTransNew

{

std::shared_ptrtrans_buff = nullptr; // 传输Buffer

uint32_t buffer_size = 0; /

// EngineTransNewT结构体

typedef struct EngineTransNew

{

std::shared_ptrtrans_buff = nullptr; // 传输Buffer

uint32_t buffer_size = 0; /

在较大图像数据或码流传输的情况下，用HIAI_REGISTER_SERIALIZE_FUNC对自定义数据类型进行序列化/反序列化，可以实现高性能数据传输，节省传输时间。Matrix通过“控制信息 + 数据信息”的形式描述要传输的数据，控制信息指用户自定义的数据类型，数据信息指需要传输的数据内容。为保证Host和Device之间的数据传输，

// EngineTransNewT结构体

typedef struct EngineTransNew

{

std::shared_ptrtrans_buff = nullptr; // 传输Buffer

uint32_t buffer_size = 0; /

Spark支持两种方式的序列化：Java原生序列化JavaSerializerKryo序列化KryoSerializer序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaSerializer的10倍以上，而对于一些Int之类的基本类型数据，性能的提升就几乎可以