嵌入式Linux入門級板卡的神經網絡框架ncnn移植與測試

電子發(fā)燒友網發(fā)布了一款試用產品：米爾 MYD-Y6ULX-V2 開發(fā)板，基于 NXP i.MX6UL/i.MX6UL L處理器，該開發(fā)板被米爾稱之為經典王牌產品。本次測試目標是在此開發(fā)板上進行神經網絡框架ncnn的移植與測試開發(fā)，測試ncnn在此開發(fā)板上的性能與應用測試。

01.

什么是ncnn

ncnn 是騰訊優(yōu)圖推出的在手機端極致優(yōu)化的高性能神經網絡前向計算框架。也能夠在移動設備上的高性能神經網絡前向計算框架。ncnn 從設計之初深刻考慮移動端的部署和使用。無第三方依賴，跨平臺，其中手機端 cpu的速度快于目前所有已知的開源框架。

基于ncnn，能夠將深度學習算法輕松移植到手機端和移動設備上高效執(zhí)行，開發(fā)人工智能應用。以騰訊內部應用為例，ncnn目前已在QQ，Qzone，微信，天天P圖等上得到應用。

ncnn支持大部分常用的CNN 網絡：

Classical CNN: VGG AlexNetGoogleNet Inception …

Practical CNN: ResNetDenseNet SENet FPN …

Light-weight CNN:SqueezeNet MobileNetV1/V2/V3 ShuffleNetV1/V2 MNasNet …

Detection: MTCNNfacedetection …

Detection: VGG-SSDMobileNet-SSD SqueezeNet-SSD MobileNetV2-SSDLite …

Detection: Faster-RCNNR-FCN …

Detection: YOLOV2 YOLOV3MobileNet-YOLOV3 …

Segmentation: FCN PSPNetUNet …

騰訊優(yōu)圖實驗室是主要研究計算機視覺技術，ncnn的許多應用方向也都在圖像方面，如人像自動美顏，照片風格化，超分辨率，物體識別。

騰訊優(yōu)圖ncnn提供的資料顯示：對比目前已知的同類框架，ncnn是cpu框架中最快的，安裝包體積最小，跨平臺兼容性中也是最好的。以蘋果主推的CoreML為例，CoreML是蘋果主推的 iOS gpu計算框架，速度非常快，但僅支持 iOS11以上的 iphone手機受眾太狹窄。非開源也導致開發(fā)者無法自主擴展功能。

02.

ncnn功能簡介

ncnn支持卷積神經網絡，支持多輸入和多分支結構，可計算部分分支無任何第三方庫依賴，不依賴 BLAS/NNPACK 等計算框架純 C++ 實現(xiàn)，跨平臺，支持 android ios 等ARM NEON 匯編級良心優(yōu)化，計算速度極快精細的內存管理和數(shù)據(jù)結構設計，內存占用極低支持多核并行計算加速，ARM big.LITTLE cpu 調度優(yōu)化。

支持基于全新低消耗的 vulkan api GPU 加速整體庫體積小于 700K，并可輕松精簡到小于 300K可擴展的模型設計，支持 8bit 量化和半精度浮點存儲，可導入 caffe/pytorch/mxnet/onnx 模型支持直接內存零拷貝引用加載網絡模型可注冊自定義層實現(xiàn)并擴展。