原文:移動端深度學習推理框架總結

移動端深度學習推理框架 框架 公司 支持硬件 特性 相關資源 TensorFlow Lite Google CPU GPU: android基於OpenGL, IOS基於Metal Core ML Apple IOS Accelerate CPU Metal GPU Caffe Facebook IOS,Android CPU https: github.com facebookarchive ...

2021-03-09 18:15 0 512 推薦指數:

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深度學習推理框架

深度學習框架直接得到的模型太重,在移動及CPU上直接部署不合適,因此將訓練出的模型通過推理框架部署. 推理框架包括:模型優化器和推理引擎兩部分. 推理框架選擇: 帶GPU的桌面系統,用TensorRt. nvidia自家的,還有量化 手機上選擇,Tvm ,ncnn等arm ...

Thu Nov 05 04:01:00 CST 2020 0 1231
深度學習模型移植的移動框架總結

公司這邊使用自己開發的CNN庫,下面列出各大公司使用的CNN庫。 之前調研過NCNN和FeatureCNN   1. ncnn 是一個為手機極致優化的高性能神經網絡前向計算框架   2. ncnn 從設計之初深刻考慮手機的部署和使用   3. 無第三方依賴,跨平台、手機Cpu ...

Thu Jun 27 22:53:00 CST 2019 0 800
移動深度學習開源框架及部署

在只有千字節內存的微控制器和其他設備上運行機器學習模型。它不需要操作系統支持,任何標准C或C ++庫或動態內存 ...

Thu Jun 03 03:45:00 CST 2021 0 4561
移動 CPU 的深度學習模型推理性能優化——NCHW44 和 Record 原理方法詳解

用戶實踐系列,將收錄 MegEngine 用戶在框架實踐過程中的心得體會文章,希望能夠幫助有同樣使用場景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 曠視科技 研發工程師 背景 隨着人工智能技術的發展及應用領域的不斷擴大,算力較弱的移動設備成為模型推理的重要 ...

Tue Aug 17 23:24:00 CST 2021 0 171
移動和邊緣深度學習概述

定制化的板載計算設備來進行邊緣推理。 當多個設備連接在同一個網絡中時,由於天然的信道競爭導致有 ...

Thu Jul 30 00:56:00 CST 2020 0 876
深度學習推理性能優化

深度學習推理性能優化 推理性能優化: 一個越來越重要的話題 一些初期的探索和經驗 推理優化四部曲 算子優化 ...

Tue Jun 23 22:05:00 CST 2020 2 1278
深度學習推理加速TensorRT簡介

一、概括 TensorRT作為英偉達深度學習系列SDK的一部分,是一個高性能(HP)的深度學習推理優化器,可以為深度學習應用提供一個低延遲、高吞吐量的推理部署。基於TensorRT的應用推理性能上是只用CPU時的40多倍(版本TensorRT 7.0)。使用TensorRT,你可以優化現在 ...

Tue Apr 21 07:14:00 CST 2020 0 639
 
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