- 授权协议: MIT
- 开发语言: C/C++ Swift
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/baidu/mobile-deep-learning
- 软件文档: https://github.com/baidu/mobile-deep-learning
- 官方下载: https://github.com/baidu/mobile-deep-learning
软件介绍
Mobile-deep-learning (MDL)是百度研发的移动端深度学习框架,致力于让卷积神经网络极度简单的部署在手机端。目前正在手机百度内运行。支持 iOS gpu 计算。体积小,速度快。
体积 armv7 340k+
速度 iOS GPU mobilenet 可以达到 40ms、squeezenet 可以达到 30ms
功能特性
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 模型
体积极小,无任何第三方依赖。纯手工打造。
提供量化脚本,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
Getting Started
Web性能权威指南
Ilya Grigorik / 李松峰 / 人民邮电出版社 / 2013-9 / 69
本书是谷歌公司高性能团队核心成员的权威之作,堪称实战经验与规范解读完美结合的产物。本书目标是涵盖Web 开发者技术体系中应该掌握的所有网络及性能优化知识。全书以性能优化为主线,从TCP、UDP 和TLS 协议讲起,解释了如何针对这几种协议和基础设施来优化应用。然后深入探讨了无线和移动网络的工作机制。最后,揭示了HTTP 协议的底层细节,同时详细介绍了HTTP 2.0、 XHR、SSE、WebSoc......一起来看看 《Web性能权威指南》 这本书的介绍吧!
