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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
Tiny AI - 通过聊天创建和定制个性化AI的互动平台
AI创作平台AI工具API集成个性化AI数字化管理社区互动
Tiny AI平台提供了通过聊天方式创建和定制个性化AI的功能。用户可以在这个互动环境中将想法转化为现实，创建反映个人特色的AI。平台还包括一个社区，供用户与其他AI交流和学习。Tiny AI支持各种技术水平的用户，提供易用的工具和API，方便集成到现有系统中。该平台适合希望探索AI创新、增强数字存在或寻求新学习体验的人。用户可以利用Tiny AI创建聊天机器人、虚拟助手或个性化AI模型，应用于客户服务、教育辅助或创意项目等多种场景。
convnextv2-tiny-1k-224 - 基于全新框架节点，优化卷积网络的性能
ConvNeXt V2FCMAEGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型
ConvNeXt V2引入了全新的全卷积掩码自动编码器框架及全局响应归一化层，提升卷积网络在多种识别基准的表现，经过ImageNet-1K数据集微调，适合高精度图像分类任务及视觉识别应用。
really-tiny-falcon-testing - 轻量级语言模型：文件大小不足10MB
GithubHuggingfaceMBlicensemittiny开源项目文件大小模型
really-tiny-falcon-testing是一个超轻量级语言模型项目，模型大小不超过10MB。该项目为资源受限环境和快速加载场景提供了高度便携、易于部署的小型模型选择。项目展示了如何在保持基本功能的同时显著减小模型体积，为自然语言处理任务提供了一种高效解决方案。
PowerInfer - 消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎
GPU加速GithubPowerInfer大语言模型局部性设计开源项目混合CPU/GPU使用
PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术，通过优化热/冷激活神经元的处理方式，显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术，优化了推理效率和精度，支持快速、低延迟的本地模型部署。
oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
gte-tiny - 轻量级句向量模型实现文本相似度检索和语义匹配
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目机器学习模型特征提取自然语言处理
gte-tiny是一个轻量级句向量模型，用于文本相似度计算和语义匹配。模型在MTEB基准测试的文本分类、检索和聚类任务中取得良好效果，适用于各类文本处理应用场景。
nncase - 神经网络编译器 优化AI加速器性能
AI加速器GithubK230nncase开源项目模型量化神经网络编译器
nncase是专为AI加速器设计的神经网络编译器,支持多输入输出和多分支结构。它采用静态内存分配,提供算子融合优化,支持浮点和uint8量化推理,以及基于校准数据集的后量化。nncase支持零拷贝加载平面模型,适用于K230、K510和K210等芯片。它提供丰富的操作符支持、使用指南和示例,以及完整的生态系统资源,有助于高效部署AI模型。
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
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。
tiny-mistral - 基于Mistral架构的随机初始化模型 专用于端到端测试
GithubHuggingfaceMistral开源项目模型模型架构深度学习神经网络随机初始化
tiny-mistral是一个基于Mistral架构的随机初始化模型，专为端到端测试设计。该项目提供了一个轻量级版本，使开发者能够在无需完整预训练模型的情况下进行快速验证和调试。这一工具简化了AI模型的开发和优化流程，为研究人员和工程师提供了便捷的测试环境。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。
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