深度学习

47.现有移动端开源框架及其特点—Prestissimo

2023-04-11  本文已影响0人  大勇任卷舒

基础功能

极快的速度

SqueezeNet-v1.1 测试结果

Note: 手机测试性能存在一定的抖动,连续多次运算取平均时间

Note: 像华为mate8, mate9,Google nexus 6 虽然是64位的CPU,但测试用的是 32位的库,因此cpu架构依然写 arm-v7a

CPU架构 机型 CPU ncnn(4线程) mdl Prestissimo_float(单线程) Prestissimo_int(单线程)
arm-v7a 小米2 高通APQ8064 1.5GHz 185 ms 370 ms 184 ms 115 ms
arm-v7a 小米2s 四核 骁龙APQ8064 Pro 1.7GHz 166 ms - 136 ms 96 ms
arm-v7a 红米Note 4x 骁龙625 四核2.0GHz 124 ms 306 ms 202 ms 110 ms
arm-v7a Google Nexus 6 骁龙805 四核 2.7GHz 84 ms 245 ms 103 ms 63 ms
arm-v7a Vivo x6d 联发科 MT6752 1.7GHz 245 ms 502 ms 370 ms 186 ms
arm-v7a 华为 Mate 8 海思麒麟950 4大4小 2.3GHz 1.8GHz 75 ms 180 ms 95 ms 57 ms
arm-v7a 华为 Mate 9 海思麒麟960 4大4小 2.4GHz 1.8GHz 61 ms 170 ms 94 ms 48 ms
arm-v8 iphone7 Apple A10 Fusion 2.34GHz - - 27 ms 26 ms

未开放特性

同类框架对比

框架 caffe tensorflow mdl-android mdl-ios ncnn CoreML Prestissimo
计算硬件 cpu cpu cpu gpu cpu gpu cpu (gpu版本未开放)
计算速度 很快 很快 极快 极快
库大小 较大 中等
兼容性 限ios8以上 很好 仅支持 ios11 很好
模型支持度 很好 - 差(仅限指定模型) 较好 - 中等(当前版本不支持mobilenet)

使用方法-模型转换

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