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...@@ -57,11 +57,11 @@ Paddle-Mobile是PaddlePaddle组织下的项目,是一个致力于嵌入式平 ...@@ -57,11 +57,11 @@ Paddle-Mobile是PaddlePaddle组织下的项目,是一个致力于嵌入式平
|高通845(ms)|109.244|61.736|40.600| |高通845(ms)|109.244|61.736|40.600|
|高通835(ms)|130.402|80.863|50.359| |高通835(ms)|130.402|80.863|50.359|
测试机型信息: 测试机型信息:
麒麟970:荣耀v10 (2.36GHz * 4 + 1.8GHz * 4) 麒麟970:荣耀v10 (2.36GHz * 4 + 1.8GHz * 4)
麒麟960:华为mate9 (2.36GHz * 4 + 1.8GHz * 4) 麒麟960:华为mate9 (2.36GHz * 4 + 1.8GHz * 4)
骁龙835:小米6 (2.45GHz * 4 + 1.9GHz * 4) 骁龙835:小米6 (2.45GHz * 4 + 1.9GHz * 4)
骁龙845:OPPO FindX (2.80GHz * 4 + 1.8GHz * 4) 骁龙845:OPPO FindX (2.80GHz * 4 + 1.8GHz * 4)
arm cpu是paddle-mobile的主要支持方向,cpu的通用性一直是其优势。嵌入式深度学习,需要大量的cpu汇编实现。我们正在紧锣密鼓的编码,为的是能充分硬件的每一点加速能力。 arm cpu是paddle-mobile的主要支持方向,cpu的通用性一直是其优势。嵌入式深度学习,需要大量的cpu汇编实现。我们正在紧锣密鼓的编码,为的是能充分硬件的每一点加速能力。
arm cpu的优化工作还在进行中,现在使用了常规的cpu优化。在arm a73上paddle-mobile arm-v7现在单核运行一次mobilenet1.0是108ms,显然这不是我们的最终目标,我们正在用大量的汇编改写,后续性能仍会有巨大提升空间, 同时armv8也在持续优化。 arm cpu的优化工作还在进行中,现在使用了常规的cpu优化。在arm a73上paddle-mobile arm-v7现在单核运行一次mobilenet1.0是108ms,显然这不是我们的最终目标,我们正在用大量的汇编改写,后续性能仍会有巨大提升空间, 同时armv8也在持续优化。
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