设置pre-compile=True，yolov5s.rknn模型在RV1126上运行出现GPU[0] hang

Yolov5s来源于官网：https://github.com/ultralytics/yolov5/ matser 分支， 转换的toolkit为rknn-1.7.0

当设置pre-compile=False，模型load很慢，但结果正确：

当设置pre-compile=True, 模型load很快，但是报错GPU[0] hang:

有谁知知道这是啥毛病吗？

与rknn模型的导出方式有关系吗？我是在x86_64的PC上离线导出的，然后在RV1126上运行。

另外，我猜测当pre_compile=False的时候，导出的模型load要很久，是不是在RV1126上做pre_compile?

如果是这样，那么在RV1126上设置pre_compile=True，在线导出模型，下次再加载是不是就没这个问题了？

pre_compile = False, 结果正常


pre_compile = True, 报错GPU[0] hang

打开verbose=True，估计下面log相关：
I [vnn_CreateRKNN:6047]graph io initialize
D [setup_node:441]Setup node id[0] uid[0] op[NBG] name[nbg_0]
D [print_tensor:146]in(0) : id[   3] vtl[0] const[0] shape[ 640, 640, 3, 1   ] fmt[f16] qnt[NONE]
D [print_tensor:146]out(0): id[   0] vtl[0] const[0] shape[ 80, 80, 85, 3, 1 ] fmt[u8 ] qnt[ASM zp=213, scale=0.097085]
D [print_tensor:146]out(1): id[   1] vtl[0] const[0] shape[ 40, 40, 85, 3, 1 ] fmt[u8 ] qnt[ASM zp=183, scale=0.086296]
D [print_tensor:146]out(2): id[   2] vtl[0] const[0] shape[ 20, 20, 85, 3, 1 ] fmt[u8 ] qnt[ASM zp=179, scale=0.076124]
D [optimize_node:385]Backward optimize neural network
D [optimize_node:392]Forward optimize neural network
I [compute_node:327]Create vx node
D [compute_node:350]Instance node[0] "NBG" ...
E [compute_node:354]Create node[0] NBG fail
Create rknn graph fail!
Warning: NN VipSram is NULL, but SRAM is enabled!
I [remove_client_ops:5508]remove_client_ops num=0
I [remove_client_ops:5519]remove_client_ops finish
Create RKNN model fail, error=-6

E [compute_node:354]Create node[0] NBG fail
Create rknn graph fail!
是由于在PC上init_runtime引起的。还是得看GPU[0] hang 的原因.