深度学习端上部署工具
2023-09-11 14:19:30 时间
深度学习端上部署工具
模型 | 公司 | 通用性别 | 说明 |
tf-lite | tensorflow,开源 | 通用性最强,与 tensorflow 适配完美,不过性能一般 支持CPU和GPU | roadmap 中预计年底将实现对全系列rnn以及control flow的支持,值得期待! |
TensorRT | nvidia,闭源 | 支持CPU和GPU | 仅支持nvidia gpu系列产品推理,平台的限定使得无法推广到一般的移动端设备使用 |
OpenCV | |||
mnn | 阿里巴巴,开源 | 踩在巨人的肩膀上进行研发,起点高,端上性能强悍,据说性能强于ncnn | 吸取了最近两年开源的移动端推理框架的各种优秀成果
硬件支持:
|
TNN | 腾讯,开源 | 支持CPU和GPU | |
ncnn | 腾讯,开源 | 大量手写汇编级别优化,移动端性能强悍 支持CPU和GPU | |
bolt | 华为,开源 | 支持CPU和GPU | 官方数据中给出了端设备上bert的推理性能数据 |
mace | 小米,开源 | ||
paddle-lite | 百度,开源 | ||
pytorch-mobile | facebook,开源 | ||
caffe2 | facebook,开源 | ||
tvm | 陈天奇团队,开源 |
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