TIM-VX

神经网络加速部署框架支持多种AI硬件

TIM-VX是一个开源的神经网络部署框架，支持150多种算子和多种硬件平台。它具有简化的C++ API、动态图构建和形状推断功能，可作为多种深度学习框架的后端。TIM-VX简化了AI应用的开发和部署流程，适用于Android NN、TensorFlow Lite等多种环境。

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介绍相关项目

nncf - Neural Network Compression Framework：高效神经网络推理压缩算法

GithubNeural Network Compression FrameworkONNXOpenVINOPyTorchTensorFlow开源项目

Neural Network Compression Framework (NNCF) 提供一套后训练和训练时的优化算法，用于在 OpenVINO 中优化神经网络推理，保证最小的精度损失。NNCF 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等模型，并提供示例展示不同压缩算法的使用案例。NNCF 还支持自动化模型图转换、分布式训练和多种算法的无缝组合，支持将压缩后的 PyTorch 模型导出为 ONNX 检查点及将 TensorFlow 模型导出为 SavedModel 格式。

uTensor - 基于TensorFlow，专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架

ArmGithubTensorFlowuTensor嵌入式系统开源项目机器学习

uTensor是一个基于TensorFlow，专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架。其核心运行时库仅有约2KB大小，提供模块化架构、低功耗执行、便捷调试和高效错误处理等功能。通过重构代码和工具，uTensor提升了模型修改和扩展的易用性，并支持高性能操作符和内存管理方案，确保系统运行的安全性和可靠性。

Efficient-AI-Backbones - 领先的人工智能模型与技术 - Huawei Noah's Ark Lab 研发

AI模型GithubNeurIPSTransformer华为开源项目机器学习热门

Efficient-AI-Backbones 项目涵盖了由华为诺亚方舟实验室研发的一系列先进的人工智能模型，包括 GhostNet, TNT, AugViT, WaveMLP, 和 ViG 等。这些模型通过创新的结构设计和优化，有效提升了计算效率和性能，广泛应用于各种智能处理任务。最新发布的 ParameterNet 在 CVPR 2024 会议上被接受，展现了华为在人工智能技术领域的持续领先。

ComfyUI_stable_fast - 整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率

AI绘图ComfyUIGithubTensorRTstable-fast开源项目性能优化

ComfyUI_stable_fast是一个实验性项目，整合了stable-fast和TensorRT技术，旨在提高AI图像生成的速度和效率。该项目支持SD1.5、SDXL和SSD-1B等主流模型，兼容Lora和ControlNet功能。通过性能优化和灵活配置，用户可根据硬件条件选择最佳运行方式，实现更快速的AI图像生成。

mobilevit_xs.cvnets_in1k - MobileViT 轻量级通用移动友好的视觉Transformer

GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTtimm图像分类开源项目模型特征提取

MobileViT是一种轻量级视觉Transformer模型，专为移动设备设计。mobilevit_xs.cvnets_in1k版本在ImageNet-1k数据集上训练，仅有2.3M参数和1.1 GMACs计算量。该模型适用于图像分类、特征提取和嵌入生成等任务，平衡了性能和资源消耗。它融合了MobileNet的轻量化结构和Vision Transformer的强大特性，为资源受限环境提供了高效解决方案。

MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架

GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能

MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架，具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台，兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器，大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节，致力于构建开放友好的AI社区。

aimet - 深度学习模型优化的量化与压缩工具

AIMETGithubPyTorch开源项目模型压缩模型量化深度学习

AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 提供先进的模型量化和压缩技术，专注于优化已训练的神经网络模型。其主要功能包括跨层均衡、偏差校正、自适应舍入和量化感知训练，显著提升模型运行性能，降低计算和内存要求，并保持任务精度。AIMET 兼容 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 模型，通过 AIMET Model Zoo 提供优化的8位推理神经网络模型。同时，AIMET 支持空间SVD和通道剪枝等压缩技术，并提供可视化工具检查模型量化和压缩效果。

AI Tools 99 - 高效灵活的GPU计算平台用于AI模型和工作流程

AI工具GPU计算免费额度开源模型按需付费订阅计划

AI Tools 99是一个先进的分布式计算网络平台，专为AI模型和工作流程设计。通过GPU计算资源和AI API，平台按秒计费，根据实际使用量自动扩展，有效避免资源浪费。提供多种定价方案，包括免费试用、按需付费和年付订阅，满足不同需求。支持运行和微调开源模型，并鼓励用户推荐新模型。平台特别适合AI开发者和研究人员，提供高效、灵活的计算环境，帮助用户以低成本实现AI项目。

nnom - 适用于微控制器的神经网络库

GithubMicrocontrollerNNoMNeural Network开源项目灵活性高性能

NNoM 是为微控制器设计的高层次神经网络推理库，支持如 Inception、ResNet 和 DenseNet 等复杂结构，可一键部署 Keras 模型并提供用户友好的界面。其高性能后端选择和预编译功能确保了运行时零损耗，同时提供完整的评估工具如运行时分析和混淆矩阵。最新的 v0.4.x 版本新增了循环层（RNN）支持，并切换到更适合机器处理的结构化接口。与 TensorFlow Lite 和 STM32Cube.AI 的对比显示，NNoM 在推理时间和内存占用方面表现出色。

mcunet - 面向微控制器的深度学习框架

GithubMCUNetTinyEngine开源项目微控制器深度学习物联网设备

MCUNet是面向微控制器的系统-算法协同设计框架，包含TinyNAS和TinyEngine两大核心组件。该框架在严格内存限制下提升深度学习性能，相比现有方案推理速度提高1.5-3倍，内存占用降低2.7-4.8倍。MCUNet为IoT应用提供高效深度学习基础设施，推动边缘AI发展。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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