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48.现有移动端开源框架及其特点—MDL（mobile-deep-learning）

news 2025/9/21 10:03:38

48.1 功能特点

  • 一键部署，脚本参数就可以切换ios或者android
  • 支持iOS gpu运行MobileNet、squeezenet模型
  • 已经测试过可以稳定运行MobileNet、GoogLeNet v1、squeezenet、ResNet-50模型
  • 体积极小，无任何第三方依赖。纯手工打造。
  • 提供量化函数，对32位float转8位uint直接支持，模型体积量化后4M上下
  • 与ARM相关算法团队线上线下多次沟通，针对ARM平台会持续优化
  • NEON使用涵盖了卷积、归一化、池化所有方面的操作
  • 汇编优化，针对寄存器汇编操作具体优化
  • loop unrolling 循环展开，为提升性能减少不必要的CPU消耗，全部展开判断操作
  • 将大量繁重的计算任务前置到overhead过程

48.2 框架结构

  • MDL 框架主要包括：
    • 模型转换模块（MDL Converter）
    • 模型加载模块（Loader）
    • 网络管理模块（Net）
    • 矩阵运算模块（Gemmers）及供 Android 端调用的 JNI 接口层（JNI Interfaces）
  • 其中，模型转换模块主要负责将Caffe 模型转为 MDL 模型，同时支持将 32bit 浮点型参数量化为 8bit 参数，从而极大地

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