モバイル端末におけるMNNのモデル推論性能を向上させるには？

2025-08-23

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MNNモバイルにおける推論パフォーマンス向上のためのアプローチ

モバイルにおけるMNNの推論性能を向上させるために、我々は以下の点から着手することができる：

モデルによる定量化:: モデルをFP16またはInt8フォーマットに変換することで、50%-70%のモデルサイズを縮小し、メモリフットプリントと計算量を大幅に削減します。
GPUアクセラレーションを有効にするデバイスがサポートするグラフィックスAPI（Metal/OpenCL/Vulkan）に基づいて、適切なバックエンドを選択します。
コンパイル・オプションの最適化MNN_BUILD_MINIビルドオプションを使用すると、TP3Tフレームワークのサイズを約251 TP3T減らすことができます。
バッチサイズを適切に設定する:: メモリフットプリントと並列コンピューティングの利益のバランス

実践的なアプローチ：

1.モデル数量化変換コマンド
./MNNConvert -modelFile model.pb -MNNModel quant_model.mnn -fp16

2. GPUアクセラレーションを有効にするC++ API：
MNN::ScheduleConfig コンフィグ。
config.type = MNN_FORWARD_OPENCL; // デバイスに基づいて選択する