OPEN AI LAB(开放智能)于7月6日正式开源拥有自主知识产权的全新下一代AI端侧推理框架Tengine-Lite。作为Tengine整体软件架构重构的全新下一代产品,Tengine-Lite的推出不仅为开发者提供了整套便捷的MCU AI开发工具,还为嵌入式AI软件产业建立了开放的开发生态平台。
基于纯C代码重新搭建的更简洁、高效、代码可读性更好的Tengine-Lite,可以说将轻量化无依赖做到了极致。特别适合在各种软硬件资源受限的嵌入式环境下使用部署轻量的AI算法模型,并可用于 语音、视觉 等多种场景。
AI风口下,新秀Tengine-Lite C位出道,都有哪些不容错过的看点呢?
Tengine-Lite,驱动最强大脑
越来越多的手机市场用户,会在意APP的大小。 当然,IoT领域用户也不例外。 在低功耗的浪潮下,芯片越来越倾向于片上SRAM与Flash的结构。 Tengine-Lite二进制文件库(包括.a静态库与.so的动态库)大小急剧减小,以.so动态库为例,Tengine-Lite库文件大小相较Tengine,减小非常显著。
目前安卓的库大小在1MB以内,Linux版本在500KB以内。
Tengine-Lite,独具高效思维
Tengine-Lite采用前后端松耦合设计,框架和计算库采用Plug-in,可以更好地保证后续异构后端的灵活挂载。 同时,Tengine-Lite高效的运作思维,使得源代码编译时间大幅缩减,极大的增强了用户代码编译的体验感。
Tengine-Lite,给你“稳稳的幸福”
性能抖动会对嵌入式平台和手机平台的系统性能设计、用户使用体验带来较大影响。考虑到这一点,Tengine-Lite在单核、双核、多核的性能稳定性方面,相较Tengine有明显提升。
Tengine-Lite,用智慧“流畅运行”
目前,Tengine-Lite是市面上唯一可在各种嵌入式操作系统上运行的AI计算框架。不但可以在FreeRTOS\RTT\Lite-OS等极简的实时操作系统或裸机Bare-matel上运行,还可以在MCU、RISC-V等低功耗、资源极为有限的IoT芯片主控上运行。
架构重构后兼容性方面,也是用户比较关心的。现有以下四点说明:
1、 NNIR模型格式保留现有tmfile格式,兼容当前应用,用户现有tmfile模型可以无缝切换到新的Tengine-Lite上运行;
2、 编译方式统一,采用CMake进行编译管理,并将新增一些编译配置选项(新功能和新特性);
3、 依旧提供.so动态库和.a静态库形式,若想不修改代码可以通过rename库文件的方式进行代码复用;
4、 保留绝大多数常用API不变,会增减部分API。原则是删减对用户无效或极少使用的API,新增API主要是功能性的,更改的API是提升用户反馈的易用性;当然也会提供API修改对比文档。
Tengine开源3年来,表现可圈可点。相信此次“后浪”Tengine-Lite开源,定会在保持原有优势项的基础上,不断精进,继续为海量AIoT应用和设备提供高性能AI推理的技术支持,赋能万物,万物智能!
另外再介绍两个工作:
1、 OPEN AI LAB AIoT智能开发平台Tengine与OpenCV合作共同加速边缘智能
下图展示了Arm CPU上提速情况,可以看出速度最快可以翻倍!使用Arm平台开发产品的工程师,可以降低产品的硬件成本了!
OpenCV4.3.0 Change Logs
https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version430
Tengine开源版本
https://github.com/OAID/Tengine
2、 TengineKit开源人脸分析应用
TengineKit为开发者提供了以下功能:
-
人脸检测
-
人脸关键点检测
-
人脸属性识别:性别,年龄,是否戴眼镜,是否微笑,颜值
TengineKit在不同CPU下的耗时
demo:
视频展示:
人脸分析模型请在官方QQ群下载。
如果您想了解更多Tengine-Lite的功能、应用信息,请扫描下面的二维码加入技术交流QQ群,有数位行业大佬坐镇,随时与我们沟通。
Tengine-Lite 开源链接
https://github.com/OAID/Tengine/tree/tengine-lite
支持国产!欢迎大家Star、Watch、Fork三部曲
▼
QQ群号:829565581
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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