Tengine: Tengine is a lite, high performance, modular inference engine for embedded device(openailab
开放智能实验室推出Tengine：边沿AI推理框架震动登场
Tengine是OPEN AI LAB推出的自主知识产权的边沿AI计算框架。它兼容多种操作系统和深度学习算法框架，简化和加速感知融会及AI算法在嵌入式边沿装备上的部署。Tengine致力于优化小芯片的大算力性能，解决AIoT碎片化问题。
Tengine简介及特点
Tengine是一款轻量级、高性能的边沿AI计算框架，
能够在嵌入式装备上实现感知融会和AI算法，
其主要特点包括：
- Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架，简化和加速感知融会及AI算法在嵌入式边沿装备上的部署。
- Tengine致力于优化小芯片的大算力性能，解决AIoT碎片化问题。
Tengine的版本和功能更新
Tengine的最新版本是1.7.1。该版本对MXNet与TensorFlow-Lite的支持更加完善，并引入了Winograd算法，优化了推理速度和效力。
Tengine的开源与支持
Tengine是由OPEN AI LAB开发的边沿AI计算框架，具有自主知识产权。它支持包括Arm和MIPS在内的多种嵌入式装备架构，并提供相应的映像文件和源代码。同时，Tengine提供邮箱和社交媒体咨询方式，以便提供技术支持。
Tengine在边沿AI推理中的利用
Tengine作为一款轻量级、高性能的边沿AI推理框架，在各种边沿AI利用场景中都能发挥其性能优势。例如，Tengine适用于智能家居、智能摄像头、无人机、工业自动化等场景，并可以实现实时的AI推理和感知融会，提供更智能化、高效和安全的解决方案。相对其他边沿AI推理框架，Tengine具有更高的性能和灵活性，能够满足区别利用场景的需求。其多平台支持和自主知识产权，为用户提供更好的定制化和技术支持。
Tengine的未来发展趋势
在AIoT产业中，Tengine扮演侧重要角色。AIoT产业需要解决碎片化问题，加速AI的部署和普及。而Tengine作为边沿AI推理框架，能够满足AIoT产业对低功耗、高性能和易部署的需求。未来，Tengine将继续延续优化和升级，加强与其他深度学习算法框架的兼容性，提供更丰富的开发工具和技术支持。另外，Tengine还将拓展利用场景，与更多的硬件厂商、系统集成商和算法开发者合作，推动边沿AI技术的发展，并实现智能化、自动化和安全性的突破。
总结
Tengine作为OPEN AI LAB推出的边沿AI推理框架，在解决AIoT碎片化问题、加速AI部署和普及方面发挥侧重要作用。通过兼容多种操作系统和深度学习算法框架，Tengine优化了感知融会和AI算法在嵌入式边沿装备上的部署。通过延续优化和升级，Tengine不断提高性能和功能，并与更多合作火伴合作，推动边沿AI的发展，实现智能化、自动化和安全性的突破。期待Tengine在AIoT产业中发挥更大的作用，并为用户提供更好的边沿AI解决方案。
openailab tengine的进一步展开说明
# Tengine Lite
## 简介
Tengine Lite是由OPEN AI LAB推动开发的项目，旨在在嵌入式装备上快速、高效地部署深度学习神经网络模型。为了实现在各种AIoT利用中的跨平台部署，该项目基于原本的Tengine项目进行了用C语言重构，针对嵌入式装备资源有限的特点进行了深度裁剪。同时，Tengine Lite采取了完全分离的前后端设计，有益于CPU、GPU、NPU等异构计算单元的快速移植和部署。同时，该项目兼容Tengine框架原本的API和模型格式tmfile，下降评估和迁移本钱。
Tengine Lite的核心代码由以下四个模块组成：
– dev：NN Operators后端模块，目条件供CPU代码，后续将逐渐开源GPU、NPU的参考代码。
– lib：框架核心组件模块，包括NNIR、计算图、硬件资源、模型解析器的调度和履行模块。
– op：NN Operators前端模块，负责NN Operators的注册和初始化。
– serializer：模型解析器，实现了tmfile格式的网络模型参数解析。
## 架构简析
## 怎样使用
### 编译
Tengine Lite采取cmake实现简单的跨平台编译。
### 示例
在examples目录中提供了基础的分类、检测算法用例，并根据issue需求不断更新。
### 模型仓库
Tengine model zoo是一个与Tengine兼容的模型示例仓库（密码：hhgc）。
### 转换工具
Tengine Lite提供了多种模型转换工具，包括预编译版本、在线转换版本和源码编译版本。
– 预编译版本：提供了在Linux系统上预编译好的模型转换工具。
– 在线转换版本：基于WebAssembly实现，可以在浏览器中进行本地转换，模型不会上传。
– 源码编译：参考Tengine-Convert-Tools项目进行编译生成。
### 速度评估
## Roadmap
## 致谢
Tengine Lite参考和鉴戒了以下项目：
## License
## FAQ
以上是对README.md内容的重新组织和改写，使其更符合中文语境和浏览习惯。
openailab tengine的常见问答Q&A
问题1：Tengine是甚么？
答案：Tengine是OPEN AI LAB开源的边沿AI推理框架。它是一个自主知识产权的边沿人工智能推理框架，专门针对AIoT产业碎片化问题进行优化，加速AI的部署和普及，满足嵌入式装备上快速高效部署深度学习神经网络模型的需求。
- 推理框架：Tengine是一个推理引擎，用于在嵌入式装备上进行神经网络模型的推理计算。
- 解决碎片化问题：Tengine的目标是解决AIoT产业所面临的碎片化问题，即多样性和异构性，使得AI算法能够更好地适应边沿装备的资源限制和特殊环境。
- 小芯片，大算力：Tengine致力于提供高性能的边沿AI计算能力，以满足小型芯片上复杂神经网络模型的计算需求。
问题2：Tengine的特点有哪几种？
答案：Tengine具有以下特点：
- 高性能：Tengine是一个轻量级的、模块化的高性能推理引擎，经过优化可以在嵌入式装备上实现快速高效的神经网络模型计算。
- 兼容性强：Tengine兼容多种操作系统和深度学习算法框架，可以适配区别的硬件平台和软件环境。
- 丰富的模型支持：Tengine支持多种模型格式，包括TensorFlow、Caffe、MXNet等，可以方便地部署和推理区别的深度学习模型。
- 灵活可扩大：Tengine是一个模块化的推理引擎，可以根据需求进行定制和扩大，提供灵活的部署和运行方式。
- 跨平台：Tengine可以在区别的硬件平台上使用，包括Arm嵌入式装备和Android系统等。
问题3：Tengine怎样使用？
答案：要使用Tengine，可以依照以下步骤进行：
- 安装Tengine：首先需要下载和安装Tengine框架，可以从OPEN AI LAB的官方网站或开源代码托管平台上获得Tengine的最新版本。
- 准备模型：根据需求选择适合的深度学习模型，并将其转换为Tengine支持的模型格式，如tmfile。
- 部署和推理：使用Tengine的API接口，在嵌入式装备上部署和推理深度学习模型。可以根据具体的利用场景和需求，调用Tengine提供的函数接口进行模型加载、前向推理计算等操作。
- 优化和调试：根据实际情况，对模型和推理进程进行优化和调试，以提升性能和准确性。
