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ONE

跨平台设备内神经网络推理引擎

ONE神经网络推理框架设备端AI开源项目SamsungGithub

ONE (On-device Neural Engine) 是一个开源的高性能神经网络推理框架，专为设备端部署而设计。它能在CPU、GPU、DSP和NPU等多种处理器上执行神经网络模型推理。ONE基于Linux内核，兼容Ubuntu、Tizen和Android等操作系统，并提供统一的编译器工具链，支持TensorFlow、PyTorch等主流框架训练的模型。

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介绍相关项目
TNN - 轻量级、高效能、多平台支持的开源深度学习框架
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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。
Olive - 硬件感知型AI模型优化开源工具
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Olive是一个开源的硬件感知型AI模型优化工具，整合了先进的模型压缩、优化和编译技术。它能根据特定模型和目标硬件自动选择最适合的优化方法，在保证精度和延迟的同时，为云端和边缘设备生成高效推理模型。Olive通过简化开发流程和统一优化框架，支持多种硬件平台，有效提升AI模型部署效率。
MindSpore - 深度学习框架优化AI处理器性能
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MindSpore是一款开放的AI架构，为开发者提供高效的深度学习框架。它支持多种处理器，并针对特定AI处理器进行了优化。该框架适用于云、边缘和移动设备，支持大模型训练、AI+HPC编程和动静统一编程。MindSpore致力于推动AI生态系统发展，促进创新。
ai.deploy.box - 多平台支持的深度学习模型推理工具箱
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AiDB是一个方便的C++深度学习模型部署工具，兼容ONNXRUNTIME、MNN、NCNN、TNN、PaddleLite和OpenVINO等主流推理框架。该工具简化了多框架的集成，通过统一接口支持多平台操作，如Linux、MacOS和Android，以及多种编程语言如Python、Lua和Go。项目包含丰富的部署实例和演示，帮助用户快速进行模型部署。
pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架
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pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。
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OnnxStream专为优化内存使用而设计，支持在低资源设备上高效运行大型模型如Stable Diffusion和TinyLlama。在仅有512MB RAM的Raspberry Pi Zero 2上，实现图像生成和语言模型推理，而无需额外交换空间或磁盘写入。通过解耦推理引擎与模型权重组件，OnnxStream显著降低内存消耗，提供轻量且高效的推理解决方案。其静态量化和注意力切片技术增强了多种应用中的适应性和性能。
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。
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
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PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。
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。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统，针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架，可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务，具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境，可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署，可实现水平和垂直推理扩展。
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