数字人 DEMO 在 RK3588 板子上运行流畅，wav驱动数字人说话的时候单帧渲染在 40毫秒以内。但在 RK3568 (4 核心A55 , 4GB 内存）上，说话的时候卡顿很厉害，单帧渲染去到 150毫秒左右。4核心的 CPU 配置在硅基数字人的说明中也是支持的，但卡的这么厉害。
由于我需要在 4核 A55 的环境里运用硅基数字人，所以只能进行优化，目前已经将说话时候的单帧渲染优化到 100 到 120 毫秒左右，还是很卡。主要是在推理的时候花费的时间太长，90 到 100 毫秒，
munet.cpp， domodul() 的 ex.extract("output", outpic); 这个阶段花费的时间太长。
看demo代码以及硅基的说明，ncnn 使用的是纯 CPU 的负载。而 ncnn 是支持 VulKan 的，也就是 GPU 来做推理，RK3568 也支持 VulKan 1.1， 我用 github 上找的 NCNN 的 VULKAN demo((https://github.com/nihui/ncnn-android-squeezenet)) 是可以运行的，使用GPU VULKAN推理没有问题，
硅基的demo 也有开启 GPU 推理的选项：
unet_gpu.opt.use_vulkan_compute = true;
当然是被注释掉了的。我尝试用 VulKan 选项来执行推理，但是每次都崩溃（执行到 ex.extract("output", outpic); 这个阶段就崩溃了）
请问能够提供 Vulkan 的应用方法，这样我们可以尝试在中低端的 CPU 方案上执行硅基的数字人，
数字人 DEMO 在 RK3588 板子上运行流畅，wav驱动数字人说话的时候单帧渲染在 40毫秒以内。但在 RK3568 (4 核心A55 , 4GB 内存）上，说话的时候卡顿很厉害，单帧渲染去到 150毫秒左右。4核心的 CPU 配置在硅基数字人的说明中也是支持的，但卡的这么厉害。
由于我需要在 4核 A55 的环境里运用硅基数字人，所以只能进行优化，目前已经将说话时候的单帧渲染优化到 100 到 120 毫秒左右，还是很卡。主要是在推理的时候花费的时间太长，90 到 100 毫秒，
munet.cpp， domodul() 的 ex.extract("output", outpic); 这个阶段花费的时间太长。
看demo代码以及硅基的说明，ncnn 使用的是纯 CPU 的负载。而 ncnn 是支持 VulKan 的，也就是 GPU 来做推理，RK3568 也支持 VulKan 1.1， 我用 github 上找的 NCNN 的 VULKAN demo((https://github.com/nihui/ncnn-android-squeezenet)) 是可以运行的，使用GPU VULKAN推理没有问题，
硅基的demo 也有开启 GPU 推理的选项：
unet_gpu.opt.use_vulkan_compute = true;
当然是被注释掉了的。我尝试用 VulKan 选项来执行推理，但是每次都崩溃（执行到 ex.extract("output", outpic); 这个阶段就崩溃了）
请问能够提供 Vulkan 的应用方法，这样我们可以尝试在中低端的 CPU 方案上执行硅基的数字人，