Otimização do desempenho móvel da MNN
A MNN implementou otimizações multiníveis adaptadas às características da CPU móvel, alcançando uma eficiência de execução próxima à do código nativo. A estrutura emprega otimização de gráficos computacionais, fusão de operadores e técnicas de pré-alocação de memória, aumentando significativamente a velocidade de inferência.
- Otimização computacional de gráficos: remoção automática de nós computacionais redundantes para simplificar a arquitetura da rede
- Fusão de operadores: fusão de operações consecutivas em operadores compostos para reduzir acessos à memória.
- Otimização de instruções NEON: utilizando plenamente o conjunto de instruções SIMD dos chips ARM
Dados reais de testes indicam que o MNN atinge velocidades de processamento 20-50% mais rápidas do que as estruturas convencionais (como o TensorFlow Lite) em condições de hardware equivalentes. Em processadores ARM dual-core, o MNN pode realizar tarefas de detecção de objetos em tempo real em vídeos 1080p com taxas de quadros superiores a 30 FPS.
Essa resposta foi extraída do artigoMNN-LLM-Android: modelagem de linguagem multimodal MNN para AndroidO
