问题现象（附截图）：
我们的软件需要统一了GPU，CPU及NPU的对外接口，当前GPU和CPU上是都支持，模型加载一次（模型加载时间较长），共享参数内存等资源，然后在推理前，申请不同的资源（主要是内存），然后在推理时，指定这些资源，实现模型推理接口的重入；
初步分析：
NPU在加载模型时，有个参数workPtr，这个参数即为模型推理的内存资源，可否在aclmdlExecuteAsync（文档中不可重入）接口中增加一个参数，指定不同workPtr，实现同一个ModelID可以在不同线程中推理，实现aclmdlExecuteAsync接口重入
aclError aclmdlLoadFromFileWithMem(const char *modelPath, uint32_t *modelId, void *workPtr, size_t workSize, void *weightPtr, size_t weightSize)

软件版本:
-- 原始模型框架 (Tensorflow/Pytorch/MindSpore) 版本:Pytorch
-- Python 版本 (e.g., Python 3.7.5): Python 3.7.5
-- 操作系统版本 (e.g., Ubuntu 18.04): Ubuntu 18.04
-- CANN 版本 (e.g., CANNN 20.2): CANNN 20.2