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开源软件名称:MNN开源软件地址:https://gitee.com/huiwei13/MNN开源软件介绍:简介MNN是一个高效、轻量的深度学习框架。它支持深度模型推理与训练,尤其在端侧的推理与训练性能在业界处于领先地位。目前,MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷、钉钉、闲鱼等20多个App中使用,覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等70多个场景。此外,IoT等场景下也有若干应用。 MNN的架构设计理念与性能数据在MLSys 2020上面发表。Paper 在此处。如果MNN对你的研究有所助益,欢迎引用MNN的论文: @inproceedings{alibaba2020mnn, author = {Jiang, Xiaotang and Wang, Huan and Chen, Yiliu and Wu, Ziqi and Wang, Lichuan and Zou, Bin and Yang, Yafeng and Cui, Zongyang and Cai, Yu and Yu, Tianhang and Lv, Chengfei and Wu, Zhihua}, title = {MNN: A Universal and Efficient Inference Engine}, booktitle = {MLSys}, year = {2020}} 文档与工具MNN的使用文档统一放在语雀,请移步至语雀文档。 MNN官网上还可以下载MNN团队全新力作MNN工作台,涵盖开箱即用模型、可视化训练等工具,更可以一键部署到多端设备。 MNN 特色高性能
轻量性
通用性
易用性
架构设计MNN可以分为Converter和Interpreter两部分。 Converter由Frontends和Graph Optimize构成。前者负责支持不同的训练框架,MNN当前支持Tensorflow(Lite)、Caffe和ONNX(PyTorch/MXNet的模型可先转为ONNX模型再转到MNN);后者通过算子融合、算子替代、布局调整等方式优化图。 Interpreter由Engine和Backends构成。前者负责模型的加载、计算图的调度;后者包含各计算设备下的内存分配、Op实现。在Engine和Backends中,MNN应用了多种优化方案,包括在卷积和反卷积中应用Winograd算法、在矩阵乘法中应用Strassen算法、低精度计算、Neon优化、手写汇编、多线程优化、内存复用、异构计算等。 社区交流与反馈扫描二维码加入钉钉讨论群。 一群(已满): 二群(已满): 三群: LicenseApache 2.0 致谢MNN参与人员:淘宝技术部、搜索工程团队、达摩院团队、优酷等集团员工。 MNN参考、借鉴了下列项目: |
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