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【技术创作101训练营】TensorFlow Lite的 GPU 委托（Delegate）加速模型推理

委托代理的优点：综合移动设备的算力和功耗，在CPU上做高算力计算不划算，但其他设备如 GPU 或 DSP 等硬件加速器或者如华为NPU，联发科APU、三星VPU之类的却可以获取更佳的性能与功耗表现。...在完成和 CPU 一样的任务时可以消耗更少的电力和产生更少的热量。...Caffe的MobileNetV1结构是没有reshape2和squeeze2操作的，其实在做端侧框架性能调研时，源自不同训练框架的模型会有不同，结合本身推理框架的底层实现上，对性能可能有不小的影响；...关于输入和输出这里，TFLite有个优点，用户可以直接获取opengl的纹理数据作为输入，传给TFLite解释器，避免从opengl->cpu->tflite解释器这个过程的数据拷贝，只需要将输入转换为...除了输入，还有输出过程，如果网络的输出采用可渲染图像的格式（例如， image style transfer的输出，那么它可以直接显示在屏幕上。

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    134_边缘推理：TensorFlow Lite - 优化移动端LLM部署技术详解与实战指南

    ：根据设备限制和性能要求，应用适当的优化方法 验证模型正确性：确保优化后的模型在精度上满足应用要求 性能测试：评估模型在目标设备上的推理速度、内存占用和能耗 1.2.3 模型部署与推理阶段 在移动应用中集成...10-15 tokens/秒 GPU加速：使用GPU委托可提升2-4倍的推理速度 NPU优化：在支持NNAPI的设备上，推理速度可提升4-8倍 1.5.2 内存占用 模型加载：优化后的模型加载内存通常在...资源使用：内存占用、存储需求、能耗等 2.6.2 评估方法 基准测试集：在标准测试集上评估模型性能 对抗性测试：测试模型在困难样本上的表现 领域特定评估：针对目标应用领域的评估 A/B测试：在实际应用中比较原始模型和压缩模型...加载状态是否清晰 设备兼容性检查 在不同性能等级的设备上测试 检查不同操作系统版本的兼容性 验证在低内存情况下的表现 通过遵循这些最佳实践，可以确保在移动设备上部署的LLM应用既高效又用户友好，...自适应系统架构 未来的移动AI系统将更加自适应： 动态模型切换：根据设备状态、电池电量和网络条件动态切换不同规模的模型 任务感知调度：根据任务优先级和资源需求智能调度计算资源 预测性资源管理：预测未来的计算需求

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    dotnet C# 在不同的机器 CPU 型号上的基准性能测试

    本文将记录我在多个不同的机器上，在不同的 CPU 型号上，执行相同的我编写的 dotnet 的 Benchmark 的代码，测试不同的 CPU 型号对 C# 系的优化程度。...本文非严谨测试，数值只有相对意义 以下是我的测试结果，对应的测试代码放在 github 上，可以在本文末尾找到下载代码的方法 我十分推荐你自己拉取代码，在你自己的设备上跑一下，测试其性能。...且在开始之前，期望你已经掌握了基础的性能测试知识，避免出现诡异的结论 本文的测试将围绕着尽可能多的覆盖基础 CPU 指令以及基础逻辑行为。...本文的测试重点不在于 C# 系的相同功能的多个不同实现之间的性能对比，重点在于相同的代码在不同的 CPU 型号、内存、系统上的性能差异，正如此需求所述，本文非严谨测试，测试结果的数值只有相对意义 数组创建...兆芯 以上测试数据，可以看到在 Int32[10000] 的测试数据集里面，轻松就可以看到 Intel 比 兆芯 快了 10 倍，如下图所示 在如下图的对比 Intel 和 兆芯 的对较大的数组进行拷贝的性能

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    TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案 | Google 开发者大会 2018

    在终端 / 设备上运行机器学习日益重要 今天，机器学习的发展日新月异，机器学习不仅部署在服务器端，运行在个人电脑上，也存在于我们生活中许许多多的小设备上，比如移动设备和智能手机。...一种是在设备上收集数据，传递给云端，服务器执行机器学习任务，最后把结果回传给设备。另一种方法是在终端设备上运行所有功能，包含机器学习模型。...考虑到不同模型可能用到不同的ops，还可以继续优化，比如可以只注册你需要的Ops，这样其余的Ops就不会编译到runtime library中，体积还可以进一步缩减。...使用Demo App 下载：从https://www.tensorflow.org/mobile/tflite下载一个demo app(iOS/Android) 编译：在您的机器上简单的编译demo apps...量化会造成模型精确度的损失，但据观察，对图像、音频模型预测精确度影响很小。经过量化，CNN模型可增加10～50%的性能提升，RNN可以增加到3倍性能提升。

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    Tensorflow Lite之图片识别研究

    环境搭建，建议在Android上尝试，因为ios安装真机需要证书或者越狱 安装Android studio 这里假设你已经安装好了Android studio了，官方建议版本3.2以上，这里如果不是最好更新一下咯...[20190520200223.png] 构造一份分类器，需要用到模型文件，需要制定是使用CPU，还是NNAPI（Android Neural Networks API (NNAPI) 是一个 Android...C API，专门为在移动设备上对机器学习运行计算密集型运算而设计），还是GPU，然后需要把要识别的结果标签加载到内存中，使用不同的模型，构造器的具体实现类还不一样。...最后跟一下runInference这个方法，是一个抽象方法，前面说了，根据模型不同，由具体分类器自己实现，我们姑且看ClassifierQuantizedMobileNet这个，以为是价值一个亿的代码，...[20190520201530.png] 也就是说tflite会根据此时的imgData来生成一个labelProbArray，然后具体哪个label的可能性如何就可以直接取了。

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    哪款安卓手机适合跑AI？移动端芯片性能评测论文出炉

    本文介绍了深度学习在安卓生态系统中的现状，介绍了可用的框架、编程模型以及在智能手机上运行人工智能算法的局限性。我们概述了四个主要移动芯片组平台（高通、海思、联发科和三星）上的可用硬件加速资源。...虽然使用 Android 8.1 和 Kirin 970 芯片的华为手机使用的是他们自己定制的 NNAPI 实现，它还是会遇到另外不同的 Bug：在长待机后，麒麟的 NPU 时钟速度会下降，并且在重启之前不会恢复...它可以在 Hexagon DSP 上 25ms 内运行量化 MobileNet 模型，这比对应 CPU 速度（60-65ms）快得多。...我们还提到从 TF Mobile 到 TF Lite 的迁移相对简单，因为它们使用的安卓编程接口很相似（最大的区别在于 TF Lite 将预训练模型转换成 .tflite，而不是 .pb 格式），我们可以在...当然我们没办法轻松地预测未来，但我们仍将在 AI benchmark 中使用量化和浮点模型的混合（浮点模型占主导），不过未来的版本中对应的比率可能会发生很大改变。

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    哪款安卓手机适合跑AI？移动端芯片性能评测论文出炉

    本文介绍了深度学习在安卓生态系统中的现状，介绍了可用的框架、编程模型以及在智能手机上运行人工智能算法的局限性。我们概述了四个主要移动芯片组平台（高通、海思、联发科和三星）上的可用硬件加速资源。...虽然使用 Android 8.1 和 Kirin 970 芯片的华为手机使用的是他们自己定制的 NNAPI 实现，它还是会遇到另外不同的 Bug：在长待机后，麒麟的 NPU 时钟速度会下降，并且在重启之前不会恢复...它可以在 Hexagon DSP 上 25ms 内运行量化 MobileNet 模型，这比对应 CPU 速度（60-65ms）快得多。...我们还提到从 TF Mobile 到 TF Lite 的迁移相对简单，因为它们使用的安卓编程接口很相似（最大的区别在于 TF Lite 将预训练模型转换成 .tflite，而不是 .pb 格式），我们可以在...当然我们没办法轻松地预测未来，但我们仍将在 AI benchmark 中使用量化和浮点模型的混合（浮点模型占主导），不过未来的版本中对应的比率可能会发生很大改变。

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    华为 vs 英伟达，不同硬件和推理引擎模型输出的精度差异

    大家好，我是Ai学习的老章 不同硬件（如NVIDIA GPU, 华为Ascend NPU）和不同推理框架（如PyTorch, vLLM, MindIE）上，对同一模型相同输入进行推理得到不同结果： 浮点数计算的非确定性...算子实现的差异 不同的硬件平台和推理框架拥有各自高度优化的算子库。...一旦在某个生成步骤选择了不同的token，它将作为后续步骤的输入，引发“蝴蝶效应”，导致最终生成的序列产生巨大差异。 调试办法： 相同模型在不同环境的表现有极大的差别如何确认？...在两个平台分别运行，保存每层输出张量； 计算每层输出的相对误差或余弦相似度： 定位误差突增的层（如相似度从 0.9999 骤降至 0.99），然后具体定位问题算子所在。...这是因为量化引入的噪声有时可以视为一种正则化的作用，类似于 Dropout，可以打破模型的一些过拟合特征（一个FP16的权重0.800001和0.800002在量化后可能都变成了同一个INT8值102，

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    在不同电脑上随时打开和修改同一个Power BI模型

    把去年的几篇文章做个收尾。 有这样一个场景：办公室一楼和二楼分别有一台办公电脑，家里还有一台，有时候出差还得带一台，且模型需要经常性修改，数据是随时需要更新并查看分析的。...这就产生了一个问题：我不可能在每台电脑上都放一个模型文件。 解决办法很明显：同步。各Windows系统中最好的同步工具当属OneDrive。 自然，我的所有文件也应当放在OneDrive中。...但是不同电脑OneDrive存放位置不一定相同，因此导致模型和文件都放在OneDrive，但是文件路径不同，因此模型还是没办法在其他电脑使用。...，也就是本地文件变为网络文件，这样，不论我在哪台电脑上修改文件，每台电脑的文件路径不同，模型都是从相同的网络位置获取该文件；而且无论在哪台电脑修改模型，各个电脑之间都是同步的。...后期当模型基本稳定，设置好自动更新，只需要在不同的设备上更新数据即可，尤其是对于利用OneDrive进行团队化作业的场景。

    1.6K30

    了解机器学习深度学习常用的框架、工具

    硬件加速：借助 XLA 技术，JAX 可以将代码编译到不同的硬件平台上（包括 CPU、GPU 和 TPU），从而实现显著的性能提升。...随着移动和边缘计算的兴起，对于能够在资源受限的设备上运行的轻量级模型需求日益增加，这促使了 TFLite 的诞生。...代理（Delegate）：TFLite 支持使用硬件加速代理（如 GPU、NNAPI 等），以利用特定硬件的优势加速模型推理。...TFLite 的优点和不足 优点： 高效性：通过模型优化和硬件加速技术，TFLite 能够在资源受限的设备上实现快速推理。...调试困难：由于运行在移动或嵌入式设备上，调试 TFLite 模型可能比在服务器或桌面环境更加困难。

    2.8K01

    DAPNet：提高模型在不同数据域上的泛化能力（MICCAI 2019）

    例如，如上图（Fig.1）所示，不同的组织病理染色会导致图像所处的域不同，假设模型能够很好的拟合H&E染色的图像，但在DAB-H染色的图像上的性能会大大降低。...，提出了两种域适应模块来缓解图像和特征层次上的域间差异 做了充足的实验来验证DAPNet的性能 2 方法 这篇文章的目标是在某种染色类型的图片中训练一个分割模型，而后可以用于其他不同染色类型的数据上。...最后通过一个 卷积层产生预测结果。综上所述，该方法包括了下采样金字塔特征提取和上采样金字塔特征融合。...分割任务的优化目标是在源域上同时最小化交叉熵损失和Dice系数损失，有： 其中 表示标签数据， 表示预测结果， 是trade-off参数。...为了消除源域和目标域之间的分布不匹配，采用了判别器 来辨别从两个分布中生成的特征表达（即PPM的输出）。

    2.5K20

    RDKit | 基于不同描述符和指纹的机器学习模型预测logP

    log P(油水分配系数)是确定化合物是否适合用作药物的最重要属性之一。当前，用于计算机预测log P的大多数可用回归模型都在实验测得的log P值（PHYSPROP数据库）。...这里将计算分子的不同物理描述符以及结构指纹，并使用三种不同的回归模型（神经网络，随机森林和支持向量机）对它们的性能进行基准测试。...将描述符与scikit-learn的默认随机森林配合使用，可以使获得比RDKit log P预测值更高的R2和MSE性能。但是，这很可能是由于使用的训练集与他们用来开发模型的训练集之间的差异。...可以通过调整随机森林参数来提高性能，然后在PHYSPROP数据集上测量性能。 计算指纹已经看到了简单分子描述符的性能，想评估一些最流行的分子指纹的性能。...在许多可用方法中，将测试Morgan指纹（ECFP4和ECFP6），RDKFingerprints和拓扑药效团指纹（TPAPF和TPATF），脚本可从MayaChemTools获得。

    5.4K30

    MobileAI2021 端侧图像超分竞赛方案简介

    (移动端)设备上测试所开发模型的运行时间。...最新版工具包含Androoid NNAPI、TFLite GPU，Hexagon NN, Samsung Eden, MediaTek Neuron delegates，因此支持所有手机平台，可以让用于选择特定的硬件加速器进行测试...TFLite模型为model.tflite并将其放在Download文件夹下 选择模式(INT8, FP16, FP32)以及期望的加速选项并运行模型。...模型量化：采用Tensorflow标准后训练量化，在模型尾部添加Clipped ReLU以避免不正确的输出归一化。 MCG ? 上图为MCG团队的方案，其主要观点：采用CNN学习超分图像的残差。...上图为ALONG团队的方案，与前一方案非常类似，主要区别在于：(1) 在原始尺度进行所有操作；(2) 采用最近邻上采样而非卷积进行输入与输出的连接。

    2.8K30

    使用GGML和LangChain在CPU上运行量化的llama2

    为了解释这个事情我们首先要了解GGML： GGML库是一个为机器学习设计的张量库，它的目标是使大型模型能够在高性能的消费级硬件上运行。这是通过整数量化支持和内置优化算法实现的。...也就是说，llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。...Helpful answer: """ 需要注意的是，相对较小的LLM（如7B），对格式特别敏感。当改变提示模板的空白和缩进时，可能得到了稍微不同的输出。...从启动应用程序并生成响应的总时间为31秒，这是相当不错的，因为这只是在AMD Ryzen 5600X(中低档的消费级CPU)上本地运行它。...并且在gpu上运行LLM推理(例如，直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间，所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。

    1.9K20

    围观SVM模型在分类和预测问题上的强悍表现！

    01 前言 在上一期的《手把手教你如何由浅入深地理解线性SVM模型》中我们分享了线性SVM模型的来龙去脉，得到很多读者朋友的点赞和支持，本期我们继续分享SVM模型的其他知识，即两个实战的案例，分别用于解决分类问题和预测问题...，发现最佳的惩罚系数C为0.1，模型在训练数据集上的平均准确率只有69.2%，同时，其在测试数据集的预测准确率也不足72%，说明线性可分SVM模型并不太适合该数据集的拟合和预测。...': 5, 'kernel': 'rbf'}, 0.97340000000000004) # 模型在测试集上的预测 pred_svc = grid_svc.predict(X_test) # 模型的预测准确率...相比于线性可分SVM模型来说，基于核技术的SVM表现了极佳的效果，模型在训练数据集上的平均准确率高达97.34%，而且其在测试数据集的预测准确率也接近98%，说明利用非线性可分SVM模型拟合及预测手体字母数据集是非常理想的...) # 模型在测试上的预测 pred_svr = svr.predict(X_test) # 计算模型的MSE metrics.mean_squared_error(y_test,pred_svr)

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    谷歌推Android 8.1开发者预览版，Pixel 2神秘芯片终于派上用场了

    对用于移动设备计算的机器学习框架Tensorflow Lite、Caffe2等来说，NNAPI可以提供一个基础层，通过将Android设备的数据应用到开发者定义好的预训练模型上，来支持支持推理运算。...如果手机上有专门的AI加速芯片，NNAPI就会利用这个芯片的运算能力；如果没有，就用手机的CPU进行计算。...通过这样的方式，NNAPI让Android App能够更高效地实现图像分类、用户行为预测、为搜索查询找到适当的响应等功能。...AI计算能力是现在手机厂商纷纷标榜的一个亮点，高端手机甚至将AI加速处理器作为标配，苹果最新的A11芯片上就集成了一个AI计算加速器Neural Engine，而Android阵营中，华为刚刚推出的Mate...△ 普通照片（左）和经过HDR+处理的照片（右） Android 8.1颇受期待的一个重要原因，是Google在Pixel 2中留下的彩蛋Pixel Visual Core就等它来激活了。

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    Kotlin与机器学习实战：Android端集成TensorFlow Lite全指南

    本文将手把手教你如何在Android应用中集成TensorFlow Lite模型，实现端侧机器学习推理能力。我们以图像分类场景为例，提供可直接运行的完整代码示例。***环境准备1....添加Gradle依赖// build.gradle.ktsandroid { aaptOptions { noCompress "tflite" // 防止模型文件被压缩 }}...// 协程支持 implementation("org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-android:1.7.3")}***完整实现流程步骤1：模型文件处理将训练好的....tflite模型文件放入app/src/main/assets目录，建议同时包含labels.txt标签文件app/src/main/assets/├── mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite...( ComputeSettings.builder() .setDelegate(Delegate.XNNPACK).build()根据设备性能动态选择推理后端（CPU/GPU/NNAPI

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    高效终端设备视觉系统开发与优化

    这张幻灯片中的图显示了在ARM GPU和FPGA上运行基本滤波操作和图像分析操作的功耗基准与在CPU上运行相比通过在GPU和FPGA上进行优化来降低能源成本具有显著优势。...在台式机CPU上运行MobileNet V1和V2大约需要45毫秒 ；在CPU和FPGA上协同运行时将显著减少20倍 。...我们还构建并集成了一个“延迟预测器”模块，该模块通过在周期精确的模型结构结构模拟器上运行模型来提供在Edge TPU上执行时模型延迟的估计。...作为广泛采用的终端设备推理平台，TFLite还支持原生硬件加速。在这里，我们显示在CPU， GPU 和边缘TPU上运行MobileNet V1TFLite模型的示例。...在CPU上运行量化的MobileNet Vv1比浮点模型快1.9倍，在GPU上运行浮点模型的速度比CPU快7.7倍，每帧仅使用16毫秒左右。 最后，在Edge TPU上运行量化模型仅需2毫秒。

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