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移动端深度学习推理框架总结

框架 公司 支持硬件 特性
TensorFlow Lite Google 2017 Google 2017 CPU GPU: android基于OpenGL, IOS基于Metal
Core ML Apple 2017 Google 2017 CPU GPU: android基于OpenGL, IOS基于Meta
Caffe2 Facebook 2017 IOS,Android CPU GPU暂无资料，针对具有NEON指令的ARM CPU进行优化，其性能超过iphone6的GPU优化的。
NCNN Tencnet 2017 Android: CPU/GPU 32/ 64bit都支持IOS: CPU 32/64bit GPU 64 bit 支持全平台，主要针对手机端进行极致的优化，无第三方依赖库，但算子支持相对较少。
Paddle-Mobile Baidu 2017 Android: CPU GPU基于OpenCL 仅支持Android
QNNPACK/NNPACK(加速库) Facebook Android / IOS 主要针对卷积计算进行加速处理，armeabi-v7a需要CPU支持NEON指令,暂无GPU信息
MACE XIAOMI 2018 支持Android / IOS CPU，GPU 底层算子基于OpenCL实现
MNN 阿里2019 Android / IOS (CPU / GPU) 通用性较好，算子支持性好
tengine ARM中国 CPU/GPU/AIPU/DSP/FPGA 适配所有硬件
computelibrary ARM CPU/GPU 基于OpenCL对Mail GPU加速，基于Neon的方式对A系列CPU进行加速
D2GO FACEBOOK 深度学习工具包包含检测，关键点预测，实例分割

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    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
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