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重構(gòu)ncnn,騰訊優(yōu)圖開源新一代移動(dòng)端推理框架TNN

來源:AI科技大本營      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2020/6/10      主題:其他   [加盟]

6月10日,騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室宣布正式開源新一代移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)推理框架TNN,通過底層技術(shù)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)在多個(gè)不同平臺(tái)的輕量部署落地,性能優(yōu)異、簡單易用。騰訊方面稱,基于TNN,開發(fā)者能夠輕松將深度學(xué)習(xí)算法移植到手機(jī)端高效的執(zhí)行,開發(fā)出人工智能 App,真正將 AI 帶到指尖。

GitHub鏈接: https://github.com/Tencent/TNN

輕量級(jí)部署,TNN助力深度學(xué)習(xí)提速增效

深度學(xué)習(xí)對(duì)算力的巨大需求一直制約著其更廣泛的落地,尤其是在移動(dòng)端,由于手機(jī)處理器性能弱、算力無法多機(jī)拓展、運(yùn)算耗時(shí)長等因素常常導(dǎo)致發(fā)熱和高功耗,直接影響到App等應(yīng)用的用戶體驗(yàn)。騰訊優(yōu)圖基于自身在深度學(xué)習(xí)方面的技術(shù)積累,并借鑒業(yè)內(nèi)主流框架優(yōu)點(diǎn),推出了針對(duì)手機(jī)端的高性能、輕量級(jí)移動(dòng)端推理框架TNN。

TNN在設(shè)計(jì)之初便將移動(dòng)端高性能融入核心理念,對(duì)2017年開源的ncnn框架進(jìn)行了重構(gòu)升級(jí)。通過GPU深度調(diào)優(yōu)、ARM SIMD深入?yún)R編指令調(diào)優(yōu)、低精度計(jì)算等技術(shù)手段,在性能上取得了進(jìn)一步提升。以下是MNN, ncnn, TNN框架在多款主流平臺(tái)的實(shí)測性能:






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