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[FAQ](docs/faq.md) |
[Release Notes](RELEASE.md) |
[MiAI Model Zoo](http://v9.git.n.xiaomi.com/deep-computing/mace-models) |
[Demo](mace/android)
[Demo](mace/android) |
[中文](README_zh.md)
**MiAI Compute Engine** is a deep learning inference framework optimized for
mobile heterogeneous computing platforms. The design is focused on the following
......
# MiAI计算引擎
[![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](LICENSE)
[![build status](http://v9.git.n.xiaomi.com/deep-computing/mace/badges/master/build.svg)](http://v9.git.n.xiaomi.com/deep-computing/mace/pipelines)
[文档](docs) |
[FAQ](docs/faq.md) |
[发布记录](RELEASE.md) |
[MiAI Model Zoo](http://v9.git.n.xiaomi.com/deep-computing/mace-models) |
[Demo](mace/android) |
[English](README.md)
**MiAI Compute Engine** 是一个专为移动端异构计算平台优化的神经网络计算框架。
主要从以下的角度做了专门的优化:
* 性能
* 代码经过NEON指令,OpenCL以及Hexagon HVX专门优化,并且采用
[Winograd算法](https://arxiv.org/abs/1509.09308)来进行卷积操作的加速。
此外,还对启动速度进行了专门的优化。
* 功耗
* 支持芯片的功耗管理,例如ARM的big.LITTLE调度,以及高通Adreno GPU功耗选项。
* 内存占用
* 通过运用内存依赖分析技术,以及内存复用,减少内存的占用。另外,保持尽量少的外部
依赖,保证代码尺寸精简。
* 模型加密与保护
* 模型保护是重要设计目标之一。支持将模型转换成C++代码,以及关键常量字符混淆,增加逆向的难度。
* 硬件支持范围
* 支持高通,联发科,以及松果等系列芯片的CPU,GPU与DSP(目前仅支持Hexagon)计算加速。
同时支持在具有POSIX接口的系统的CPU上运行。
## 开始使用
* [简介](docs/getting_started/introduction.rst)
* [创建模型部署文件](docs/getting_started/create_a_model_deployment.rst)
* [如何构建](docs/getting_started/how_to_build.rst)
## 性能评测
[MiAI Model Zoo](http://v9.git.n.xiaomi.com/deep-computing/mace-models)
包含若干常用模型,并且会对一组手机进行每日构建。最新的性能评测结果可以从项目的持续集成页面获取。
## 交流与反馈
* 欢迎通过Github Issues提交问题报告与建议
* QQ群: 756046893
## License
[Apache License 2.0](LICENSE).
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