mace

MACE 项目介绍

MACE（Mobile AI Compute Engine）是一个为移动设备优化的深度学习推理框架。它专门针对 Android、iOS、Linux 和 Windows 等移动平台的异构计算环境进行了优化。MACE 项目的设计理念主要聚焦于以下几个方面：

性能优化

MACE 在运行时针对 NEON、OpenCL 和 Hexagon 等硬件加速技术进行了优化。同时，它还引入了 Winograd 算法来加速卷积操作。此外，MACE 还对初始化过程进行了优化，以提高启动速度。

功耗控制

MACE 提供了一些高级 API，可以利用芯片相关的功耗选项，如 big.LITTLE 调度和 Adreno GPU 提示等，以实现更好的功耗管理。

响应性保证

考虑到在运行模型时可能需要保证 UI 的响应性，MACE 引入了一些机制，如自动将 OpenCL 内核分解为小单元，以便更好地为 UI 渲染任务进行抢占。

内存使用和库体积优化

MACE 支持图级别的内存分配优化和缓冲区重用。核心库尽量减少外部依赖，以保持库体积小巧。

模型保护

模型保护一直是 MACE 设计的首要考虑因素。它引入了多种技术，如将模型转换为 C++ 代码和文字混淆等，以增强模型的安全性。

平台覆盖

MACE 对最新的高通、联发科、松果等 ARM 架构芯片有良好的支持。其 CPU 运行时支持 Android、iOS 和 Linux 平台。

丰富的模型格式支持

MACE 支持多种主流的深度学习模型格式，包括 TensorFlow、Caffe 和 ONNX。

使用指南

对于想要使用 MACE 的开发者，项目提供了详细的文档，包括介绍、安装指南、基本使用方法和高级使用技巧。用户可以通过官方文档快速上手并深入了解 MACE 的各项功能。

性能展示

MACE Model Zoo 包含了多个常见的神经网络和模型，这些模型会在多种手机上每日构建和测试。用户可以在持续集成的结果页面查看最新的基准测试结果。此外，MACE 还提供了与其他框架的性能比较，可以通过 MobileAIBench 项目了解详情。

社区交流

MACE 项目鼓励用户反馈和交流。用户可以通过 GitHub issues 报告 bug、提出使用问题或功能请求。此外，还有 Slack 频道和 QQ 群供用户交流讨论。

贡献指南

MACE 欢迎各种形式的贡献。对于 bug 报告和功能请求，用户可以直接开 issue。对于代码贡献，建议先开 issue 讨论。项目提供了详细的贡献指南供贡献者参考。

通过这些特性和社区支持，MACE 为移动设备上的深度学习应用提供了一个高效、灵活且安全的解决方案。