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优化极度量化神经网络推理的高性能引擎

Larq Compute Engine 神经网络 TensorFlow Lite 移动平台二值化神经网络 Github 开源项目

Larq Compute Engine是专为极度量化神经网络设计的推理引擎。它支持多种移动平台，提供优化的TensorFlow Lite自定义运算符。通过平铺、矢量化和多线程并行化技术，该引擎提高了缓存命中率、计算吞吐量和多核CPU性能。它与Larq和TensorFlow集成，实现从训练到部署的流畅过程，并兼容Larq Zoo的预训练BNN模型。

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介绍相关项目

larq - 用于极低精度神经网络的深度学习训练的开源库

Binarized Neural NetworksGithubLarqTensorFlow开源项目深度学习神经网络

Larq是一个开源深度学习库，专为训练极低精度的神经网络（如二值化神经网络）而设计。它基于tf.keras接口，支持量化层和量化器，有效解决传统深度神经网络在资源受限环境中的问题。通过Larq，用户能轻松定义并训练二值化和其他类型的量化神经网络。此外，该库还提供多个平台的优化推理引擎，特别适合希望在移动和边缘设备上部署高效神经网络的研究人员和开发者。

zoo - 轻量级二值化神经网络模型库

GithubLarq ZooPythonTensorFlow开源项目深度学习神经网络

Larq Zoo是一个专注于二值化神经网络(BNN)的开源模型库，提供多种预训练BNN模型。作为Larq生态系统的一部分，它与Larq和Larq Compute Engine协同工作，支持BNN的构建、训练和部署。该项目适用于Python 3.8-3.10和TensorFlow 2.4-2.12版本，通过pip可轻松安装。Larq Zoo由Plumerai公司开发，旨在推进BNN研究和应用，特别适合在移动和边缘设备上部署AI。

ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库

ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习

ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库，支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数，覆盖多种数据类型和卷积算法，并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目，ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点，为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。

tinyengine - 微控制器神经网络库优化内存和性能

GithubTinyEngine内存优化开源项目微控制器推理加速深度学习

TinyEngine是专为微控制器设计的神经网络库，通过原地深度卷积和基于块的推理等技术优化内存管理和推理性能。相比现有解决方案，TinyEngine将推理速度提升1.1-18.6倍，峰值内存减少1.3-3.6倍。作为微控制器AI应用的基础设施，TinyEngine在有限内存预算下实现了更高性能，为微控制器深度学习部署提供了有力支持。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

ncnn - 移动端神经网络推理框架

Githubncnn开源项目深度学习神经网络移动平台腾讯

ncnn 是一个专为移动端设计，无第三方依赖的开源神经网络推理框架。它支持跨平台功能，低内存占用及在手机CPU上的高速运算能力。利用 ncnn，开发者能够迅速在移动应用中部署深度学习模型，加入智能化功能。该框架已在众多应用程序中使用，如QQ和微信。同时，ncnn 支持 Vulkan API，优化了GPU加速功能，致使在移动设备上表现卓越。

armnn - 针对Arm架构优化的高性能机器学习推理引擎

AndroidArm NNGithubTensorFlow Lite开源项目推理引擎机器学习

Arm NN是为Android和Linux平台设计的机器学习推理引擎，针对Arm Cortex-A CPU和Mali GPU进行了优化。通过Arm架构特定优化和Arm Compute Library，Arm NN在性能上表现出色。该引擎支持TensorFlow Lite和ONNX格式模型，提供TF Lite Delegate和解析器，方便开发者将机器学习模型集成到应用中。Arm NN使用C++17编写，可在多种目标平台和主机环境下构建。

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

GithubXNNPACK开源项目深度学习框架神经网络推理移动平台优化算子支持

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。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调

LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎支持多平台高性能部署

AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理

llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。

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