基于 MNN 的端侧 AI 实践与技术架构

五子棋 - 基于 MNN 的端侧 AI 实践 本文将围绕基于 MNN 的端侧 AI 实践进行详细的知识点解读。 一、什么是端侧 AI？ 端侧 AI 是云端机器学习的延伸，是在用户终端设备进行深度学习运算的技术。它可以应用于手机、平板、电脑、IoT 设备等终端设备，实现人脸鉴权、安防检测、图像分类、语音合成、美颜贴纸、互动特效、物体跟踪、文字识别等功能。 二、MNN 的异构计算设计与实践 MNN 是一种轻量级的深度学习框架，支持异构计算，可以在不同的设备上进行深度学习运算。MNN 的异构计算设计能够兼容不同的计算架构，提高计算效率和灵活性。 三、基于 MNN 的端侧 AI 实践 基于 MNN 的端侧 AI 实践可以实现快速的深度学习运算，可以应用于各种终端设备。吴奇（明弈）基于 MNN 的端侧 AI 实践阿巴巴淘系技术部端智能个人介绍阿里巴巴工程师 @ 端智能手淘 iOS 架构 2016 - 2018 老司机 iOS 周刊编辑。 四、端侧 AI 的发展趋势 端侧 AI 的发展趋势可以分为两个方面：苹果登场和业界应用场景。苹果的 Neural Engine 是一种专用的神经网络芯片，可以实现快速的深度学习运算。业界应用场景包括 Snapchat 的 SEP-Nets 和 Google 的机器学习等。 五、移动工程师如何正确入门 移动工程师可以通过选择合适的切入点，例如机器学习的“经典”入门方式，来学习基于 MNN 的移动端智能实践。吴恩达机器学习是一个不错的入门方式，能够帮助移动工程师快速了解机器学习的概念和算法。 六、为什么选择 MNN？ MNN 是一种轻量级的深度学习框架，支持异构计算，可以在不同的设备上进行深度学习运算。MNN 的设计理念是“兼容并蓄”，可以兼容不同的计算架构，提高计算效率和灵活性。 七、MNN 的解决方案 - Geometry Compute Geometry Compute 是 MNN 的一种解决方案，可以实现快速的深度学习运算。Geometry Compute 是一种异构计算设计，可以在不同的设备上进行深度学习运算。 八、总结 基于 MNN 的端侧 AI 实践可以实现快速的深度学习运算，可以应用于各种终端设备。吴奇（明弈）基于 MNN 的端侧 AI 实践阿巴巴淘系技术部端智能个人介绍阿里巴巴工程师 @ 端智能手淘 iOS 架构 2016 - 2018 老司机 iOS 周刊编辑。移动工程师可以通过选择合适的切入点，例如机器学习的“经典”入门方式，来学习基于 MNN 的移动端智能实践。