原文:移动端深度学习推理框架总结

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2021-03-09 18:15 0 512 推荐指数:

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深度学习推理框架

深度学习框架直接得到的模型太重,在移动及CPU上直接部署不合适,因此将训练出的模型通过推理框架部署. 推理框架包括:模型优化器和推理引擎两部分. 推理框架选择: 带GPU的桌面系统,用TensorRt. nvidia自家的,还有量化 手机上选择,Tvm ,ncnn等arm ...

Thu Nov 05 04:01:00 CST 2020 0 1231
深度学习模型移植的移动框架总结

公司这边使用自己开发的CNN库,下面列出各大公司使用的CNN库。 之前调研过NCNN和FeatureCNN   1. ncnn 是一个为手机极致优化的高性能神经网络前向计算框架   2. ncnn 从设计之初深刻考虑手机的部署和使用   3. 无第三方依赖,跨平台、手机Cpu ...

Thu Jun 27 22:53:00 CST 2019 0 800
移动深度学习开源框架及部署

在只有千字节内存的微控制器和其他设备上运行机器学习模型。它不需要操作系统支持,任何标准C或C ++库或动态内存 ...

Thu Jun 03 03:45:00 CST 2021 0 4561
移动 CPU 的深度学习模型推理性能优化——NCHW44 和 Record 原理方法详解

用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要 ...

Tue Aug 17 23:24:00 CST 2021 0 171
移动和边缘深度学习概述

定制化的板载计算设备来进行边缘推理。 当多个设备连接在同一个网络中时,由于天然的信道竞争导致有 ...

Thu Jul 30 00:56:00 CST 2020 0 876
深度学习推理性能优化

深度学习推理性能优化 推理性能优化: 一个越来越重要的话题 一些初期的探索和经验 推理优化四部曲 算子优化 ...

Tue Jun 23 22:05:00 CST 2020 2 1278
深度学习推理加速TensorRT简介

一、概括 TensorRT作为英伟达深度学习系列SDK的一部分,是一个高性能(HP)的深度学习推理优化器,可以为深度学习应用提供一个低延迟、高吞吐量的推理部署。基于TensorRT的应用推理性能上是只用CPU时的40多倍(版本TensorRT 7.0)。使用TensorRT,你可以优化现在 ...

Tue Apr 21 07:14:00 CST 2020 0 639
 
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