Mobile Leistungsoptimierung für MNN
MNN wurde auf mehreren Ebenen für die Eigenschaften mobiler CPUs optimiert, um eine nahezu native Code-Ausführungseffizienz zu erreichen. Der Rahmen nutzt Techniken wie die Optimierung von Berechnungsgraphen, die Fusion von Operatoren und die Vorabzuweisung von Speicherplatz, um die Inferenzgeschwindigkeit erheblich zu verbessern.
- Optimierung des Berechnungsgraphen: automatische Beseitigung überflüssiger Berechnungsknoten zur Vereinfachung der Netzstruktur
- Operatorfusion: Kombination sequentieller Operationen zu zusammengesetzten Operatoren, um Speicherzugriffe zu reduzieren
- NEON-Befehlsoptimierung: die optimale Nutzung des SIMD-Befehlssatzes auf ARM-Chips
Die Messdaten zeigen, dass MNN unter denselben Hardwarebedingungen 20-50% schneller ist als Mainstream-Frameworks (TensorFlow Lite usw.). Auf einem Dual-Core-ARM-Prozessor kann MNN Objekterkennungsaufgaben in 1080p-Videos in Echtzeit mit einer Bildrate von 30FPS oder mehr verarbeiten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMNN-LLM-Android: MNN Multimodale Sprachmodellierung für AndroidDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " MNNs CPU-Inferenzleistung ist auf mobilen Geräten hervorragend
