带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(10)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(9) https://developer.aliyun.com/article/1248029?groupCode=taobaotech并发/算法/读写这几类冗余的压制往往是互相冲突的，需要计算方法与内存排布的精心设计与内核计算的深度调优，寻找一个平衡点。 NC4HW4 内存布局深度学习的CV算子....
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(11)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(10) https://developer.aliyun.com/article/1248026?groupCode=taobaotech 汇编优化与GPU内核优化为了降低读写冗余，MNN 在 CPU 的汇编代码中做最大数目的循环展开，并手排指令减少相依数据依赖调度MNN 的预推理模块可以较好地降....
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(12)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(11) https://developer.aliyun.com/article/1248025?groupCode=taobaotech易用性MNN在针对端侧开发的特点，在具有高性能与轻量性的同时还具有针对算法人员非常友好的易用性。MNN提供的Python部分接口不仅具备MNN模型推理的基础能力....
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(13)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(12) https://developer.aliyun.com/article/1248024?groupCode=taobaotech总结与展望MNN 通过独特的架构设计，结合各类性能优化的工作，解决了业务场景下深度学习部署的问题。后续也将持续努力，优化架构，改良算法，不断降低算法工程师AI部....
MNN 2.0 发布——移动端推理引擎到通用深度学习引擎
MNN 及技术挑战▐ MNN 简介MNN 是一个轻量级的深度学习引擎，核心解决深度神经网络模型在各类设备，尤其是移动设备/嵌入式设备的推理与训练问题。目前，MNN已经在淘宝、手猫、优酷、聚划算、UC、飞猪、千牛等 30 多个 App 中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景，每天稳定运行上亿次。基于 MNN 实现了首个端到端、通用型、规模化....
Facebook开源移动端深度学习加速框架，比TensorFlow Lite快一倍
Facebook发布了一个开源框架，叫QNNPACK，是手机端神经网络计算的加速包。 官方表示，它可以成倍提升神经网络的推理效率，几乎比TensorFlow Lite快一倍。 这个框架，能够为很多运算加速，比如DW卷积 (Depthwise Convolution) ，许多先进的架构里面都用得到。 目前，QNNPACK已经是PyTorch 1.0的一部分，在Caffe2里就能直接使用。 ...
深度学习利器：TensorFlow在智能终端中的应用——智能边缘计算，云端生成模型给移动端下载，然后用该模型进行预测
前言 深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功，但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。如果智能手机通过网络远程连接服务器，也可以利用深度学习技术，但这样可能会很慢，而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行，这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。 由于智能终端CPU和内存资源有限，为了提高运算性能和内存利用率，需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法。Tens....
在安卓上运行TensorFlow：让深度学习进入移动端
如果你关注我的前一篇帖子，并按照其中的内容实践，你可能已经学会了如何在Linux上安装一个GPU加速的TensorFlow，并构建了你自己的图像分类器。老实讲，在笔记本上对图片进行分类是很花时间的：需要下载分类用的图片，并在终端里输入很多行命令来运行分类。 不过，尽管没有很多的公开资料，好消息是你也可以在有摄像头的手机上运行TensofrFlow的Inception分类器，甚至是你自定义的分类.....
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