⚠ 弃用通知 24.01公告：未来的版本中，将逐步从代码库中移除NCHW数据格式特定的优化。这意味着用户需要将NCHW模型转换为NHWC格式，以便从优化中受益。

计算库

计算库是一系列为Arm® Cortex®-A、Arm® Neoverse®和Arm® Mali™ GPU架构优化的低级机器学习函数集合。

与其他开源替代方案相比，该库提供更出色的性能，并能立即支持新的Arm®技术，如SVE2。

主要特点：

基于宽松的MIT许可证的开源软件
提供100多种用于CPU和GPU的机器学习函数
多种卷积算法（GeMM、Winograd、FFT、直接和间接GeMM）
支持多种数据类型：FP32、FP16、INT8、UINT8、BFLOAT16
关键机器学习原语的微架构优化
高度可配置的构建选项，实现轻量级二进制文件
先进的优化技术，如内核融合、快速数学启用和纹理利用
使用OpenCL调谐器和GeMM优化启发式方法进行设备和工作负载特定的调优

仓库	链接
发布版	https://github.com/arm-software/ComputeLibrary
开发版	https://review.mlplatform.org/#/admin/projects/ml/ComputeLibrary

文档

注意：文档包括参考API、更新日志、构建指南、贡献指南、勘误表等。

预构建二进制文件

所有二进制文件可以从这里或下方表格下载。

平台	操作系统	发布归档（下载）
树莓派 4	Linux® 32位
树莓派 4	Linux® 64位
Odroid N2	Linux® 64位
HiKey960	Linux® 64位

架构	操作系统	发布归档（下载）
armv7	Linux®
arm64-v8a	Android™
arm64-v8a	Linux®

更多预构建二进制文件请参考以下链接：

预构建二进制文件使用以下与安全性/良好编码实践相关的标志生成：

-Wall, -Wextra, -Wformat=2, -Winit-self, -Wstrict-overflow=2, -Wswitch-default, -Woverloaded-virtual, -Wformat-security, -Wctor-dtor-privacy, -Wsign-promo, -Weffc++, -pedantic, -fstack-protector-strong

支持的架构/技术

Arm® CPU：
- 使用Arm® Neon™技术的Arm® Cortex®-A处理器系列
- Arm® Neoverse®处理器系列
- 使用Arm® Neon™技术的Armv8-R AArch64架构的Arm® Cortex®-R处理器系列
- 使用Arm® Neon™技术的Arm® Cortex®-X1处理器
Arm® Mali™ GPU：
- Arm® Mali™-G处理器系列
- Arm® Mali™-T处理器系列
x86

支持的系统

Android™
裸机
Linux®
OpenBSD®
macOS®
Tizen™

## 资源 - [教程：在树莓派上使用Compute Library运行AlexNet](https://community.arm.com/processors/b/blog/posts/running-alexnet-on-raspberry-pi-with-compute-library) - [Gian Marco关于优化嵌入式深度学习推理软件性能分析的演讲](https://www.embedded-vision.com/platinum-members/arm/embedded-vision-training/videos/pages/may-2019-embedded-vision-summit) - [Gian Marco在EVS上关于使用Winograd算法优化CNN的演讲](https://www.embedded-vision.com/platinum-members/arm/embedded-vision-training/videos/pages/may-2018-embedded-vision-summit-iodice) - [Gian Marco关于使用SGEMM和FFT加速深度学习的演讲](https://www.embedded-vision.com/platinum-members/arm/embedded-vision-training/videos/pages/may-2016-embedded-vision-summit-iodice)

实验性构建

⚠ 重要提示 Bazel和CMake构建是实验性的仅支持CPU的构建，更多详情请参阅文档。

如何贡献

我们非常欢迎对Compute Library的贡献。如果您有兴趣贡献，请查看我们的贡献指南。

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对于技术讨论，ComputeLibrary项目有一个公共邮件列表：acl-dev@lists.linaro.org 无论是Arm内部还是外部的任何人都可以自由订阅该列表。要订阅，请访问以下网站： https://lists.linaro.org/mailman3/lists/acl-dev.lists.linaro.org/