海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

MNN的CPU推理性能在移动设备上表现卓越

2025-09-10

2.4 K

MNN的移动端性能优化

MNN针对移动端CPU特性进行了多层次优化，实现了接近原生代码的执行效率。框架采用计算图优化、算子融合和内存预分配等技术，显著提升了推理速度。

计算图优化：自动去除冗余计算节点，简化网络结构
算子融合：将连续操作合并为复合算子，减少内存访问
NEON指令优化：充分利用ARM芯片的SIMD指令集

实测数据显示，MNN在同等硬件条件下比主流框架(TensorFlow Lite等)快20-50%。在双核ARM处理器上，MNN可实时处理1080p视频的物体检测任务，帧率达到30FPS以上。

この答えは記事から得たものである。MNN-LLM-Android: AndroidのためのMNNマルチモーダル言語モデリングについて

関連記事

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " MNN的CPU推理性能在移动设备上表现卓越

おすすめ

日本語