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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
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
nntrainer - 设备端神经网络训练与个性化框架
GithubNNtrainer个性化嵌入式设备开源项目机器学习神经网络
NNtrainer是专为资源受限的嵌入式设备设计的开源神经网络训练框架。支持k-NN、神经网络和逻辑回归等多种机器学习算法，提供少样本学习、ResNet和VGG等任务示例。通过设备端微调实现模型个性化，高效利用有限资源。NNtrainer独特之处在于支持设备端完整训练流程，而非仅限于推理。这使得它在保护用户数据隐私的同时，能够实现个性化模型优化。框架已在Samsung Galaxy智能手机和Ubuntu PC上验证可用。
EET - Transformer模型推理加速引擎
AI模型EETGithubTransformer开源项目性能优化推理
EET是一个专注于Transformer模型的PyTorch推理加速引擎。它支持百川、LLaMA等大规模语言模型,提供int8量化功能,可在单GPU上高效运行超大模型。EET通过CUDA内核优化和量化算法显著提升多模态及NLP任务的推理性能,为Transformers和Fairseq提供开箱即用的加速方案。使用EET只需几行代码即可实现模型的高效部署与推理。
tinytuya - 实现Tuya智能设备本地和云端控制的Python模块
GithubPython模块TinyTuyaTuya设备开源项目智能家居物联网
TinyTuya是一个功能强大的Python模块，支持通过本地网络(LAN)或云端(TuyaCloud API)控制Tuya兼容的WiFi智能设备。该模块兼容Tuya协议3.1至3.5版本，能够直接操控设备而无需依赖云服务。TinyTuya集成了网络扫描和设置向导功能，简化了设备信息和本地密钥的获取过程。它适用于多种智能设备，包括插座、开关和灯泡等，并为开发者提供了丰富的编程接口。
Efficient-Computing - 华为诺亚方舟实验室开发的AI模型优化技术集合
GithubHuawei Noah's Ark Lab开源项目模型压缩深度学习神经网络高效计算
Efficient-Computing项目旨在提高AI模型的计算效率和性能。这个由华为诺亚方舟实验室开发的高效计算方法集合包含多个子项目，涵盖了模型压缩、二值神经网络、知识蒸馏、网络剪枝、模型量化、自监督学习、训练加速、目标检测和低层视觉等领域的技术。该项目为AI研究和开发提供了多样化的工具和资源。
tvm - 适用于 CPU、GPU 和专用加速器的开放式深度学习编译器堆栈
Apache TVMApache-2.0Github开源项目深度学习硬件后端编译器
Apache TVM为深度学习提供高效编译支持，优化执行效率，适合用于学术与工业研究领域，填补了框架与后端之间的技术差距。
nn-Meter - 准确预测深度神经网络边缘设备推理延迟的系统
Githubnn-Meter延迟预测开源项目深度学习神经网络边缘计算
nn-Meter是一个用于预测深度神经网络模型在边缘设备上推理延迟的系统。其核心是将模型推理分解为内核级别进行预测。系统在26000个模型的数据集上评估了4个主流平台,在移动CPU、GPU和VPU上达到较高预测精度。无需部署即可预测延迟,可用于硬件感知的神经架构搜索,并支持构建自定义设备的延迟预测器。
NFTngine - 将AI图像轻松铸造为NFT的创新平台
NFTngine是一个为创作者设计的无代码平台，支持将AI生成的图像快速铸造为NFT。平台界面简洁直观，用户无需编程知识即可在短时间内生成和定制NFT。该工具旨在简化NFT创作流程，使艺术家、设计师和数字创作者能够轻松将AI艺术转化为区块链上的数字资产。NFTngine提供了一种高效的方式，帮助创作者参与NFT市场，利用区块链技术实现创意价值，打造独特的数字收藏品。
sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。
nanomq - 为物联网和智能汽车提供高性能边缘消息传递的MQTT中间件
GithubMQTTNanoMQ开源项目消息中间件物联网边缘计算
NanoMQ是一款为物联网和智能网联汽车设计的MQTT消息中间件。采用嵌入式Actor架构，支持MQTT V3.1.1/3.1和V5.0协议，具备低延迟和高并发处理能力。基于POSIX标准开发，NanoMQ可在多种嵌入式平台上运行，为边缘计算场景提供可靠高效的消息传递方案。作为开源项目，NanoMQ的功能丰富，适用于物联网和车联网应用。
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