tinyengine

微控制器神经网络库优化内存和性能

TinyEngine 微控制器深度学习内存优化推理加速 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库

GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化

Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库，支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术，适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化，并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。

TIM-VX - 神经网络加速部署框架支持多种AI硬件

GithubNPU加速TIM-VX开源项目张量运算深度学习框架神经网络

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。

tinynet_a.in1k - 轻量级图像分类模型 TinyNet 实现高效特征提取

GithubHuggingfaceImageNetTinyNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络

tinynet_a.in1k是基于ImageNet-1k数据集训练的轻量级图像分类模型。它仅有6.2M参数和0.3 GMACs，适用于192x192像素的图像处理。该模型可用于图像分类、特征图提取和图像嵌入，在资源受限环境中表现出色。通过timm库，开发者可以方便地使用预训练模型进行各种计算机视觉任务。tinynet_a.in1k在保持高效性能的同时，为图像处理应用提供了一个轻量化解决方案。

nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩

GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整

NNI提供一站式解决方案，支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架，并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境，包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes，帮助推动开源社区的技术发展。

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。

TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架

GithubTNN人工智能开源项目性能优化模型转换跨平台

TNN，腾讯优图实验室开源的神经网络推理框架，提供针对移动设备和X86/NV GPUs的高效性能优化。该框架已被QQ、微视等多款应用使用，并支持各大平台包括TensorFlow、Pytorch、MxNet。

DI-engine - 通用决策智能引擎

DI-engine是基于PyTorch和JAX的开源决策智能引擎。它采用Python优先和异步原生设计,提供任务和中间件抽象,整合环境、策略和模型等决策核心概念。支持DQN、PPO、SAC等多种深度强化学习算法,以及多智能体、模仿学习、离线强化学习等前沿方法。DI-engine致力于标准化决策智能环境和应用,可用于学术研究和原型开发。

TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型

AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型

TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。

TDengine - 高性能时序数据库助力工业物联网数据管理

GithubTDengine大数据实时数据处理开源项目时序数据库物联网

TDengine是为工业物联网设计的高性能时序数据库，每天可处理PB级传感器数据。它提供实时数据摄取、存储、分析和分发功能，支持高效SQL查询、时间窗口查询和集群部署。TDengine为主流编程语言提供客户端库，适用于从独立开发者到大型企业的各类用户，助力传统行业数字化转型，充分挖掘数据价值。

mace - 移动设备优化的深度学习推理框架

GithubMACEONNXTensorFlow开源项目深度学习推理框架移动端异构计算

MACE是一款专为Android、iOS、Linux和Windows设备设计的深度学习推理框架，优化了NEON、OpenCL、Hexagon等技术以提升性能。它支持多种模型格式，如TensorFlow、Caffe和ONNX，并提供高级API进行电源管理和UI响应优化。MACE设计注重内存使用、模型保护和平台覆盖，提供丰富的模型格式支持。

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