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XNNPACK

多平台优化的神经网络推理引擎 支持移动和嵌入式系统

XNNPACK神经网络推理移动平台优化深度学习框架算子支持Github开源项目

XNNPACK是一个用于加速高级机器学习框架的神经网络推理引擎。它支持ARM、x86、WebAssembly和RISC-V等多种平台，提供低级性能原语，优化TensorFlow Lite、PyTorch等框架的运行效率。XNNPACK实现了丰富的神经网络操作符，在移动设备和嵌入式系统上表现出色，能高效运行各代MobileNet模型。在Pixel 3a上，XNNPACK能在44毫秒内完成FP32 MobileNet v3 Large的单线程推理，展现了其卓越的性能。

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MIVisionX - AMD开源计算机视觉和机器智能开发工具包
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MIVisionX是一套开源的计算机视觉和机器智能开发工具包。它包含优化的OpenVX实现、神经网络模型编译器和多种实用工具。支持ONNX和NNEF格式,可在嵌入式设备到高性能服务器等多种硬件平台上部署计算机视觉和机器学习应用。
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MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
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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。
fonnx - 跨平台加速Flutter应用的ONNX模型运行库
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FONNX是一个专为Flutter设计的跨平台ONNX模型运行库，支持在iOS、Android、Web等多个平台上原生执行机器学习模型。该库充分利用各平台的本地加速能力，如iOS的CoreML和Android的Neural Networks API，显著提升机器学习应用的性能。FONNX不仅支持直接使用Hugging Face的ONNX模型，还提供了将PyTorch、TensorFlow等格式模型转换为ONNX的便捷工具。
xla - 提升深度学习模型训练与推理效率的开源工具
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PyTorch/XLA 是一个将 PyTorch 深度学习框架与 XLA 编译器及 Cloud TPUs 连接的 Python 包，提供高效的训练和推理解决方案。用户可以通过 Kaggle 免费试用，并安装支持 TPU 和 GPU 的插件包。项目提供详细的文档和教程，包括使用指南、性能调优方法和 Docker 镜像使用说明。鼓励用户通过 issue 提交反馈和建议，欢迎开源贡献。
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onnx2c是一款ONNX到C的编译工具，专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件，生成的代码不使用动态内存分配，仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用，无需学习曲线，方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能，包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化，有效提升代码性能和内存利用率。
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MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。
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