有多种因素可能导致代码在不同操作系统上运行时出现差异，以下是一些可能的原因： 编译器或解释器版本不同：不同操作系统上可能使用不同版本的编译器或解释器，这可能导致代码在不同操作系统上产生不同的行为。...库或依赖项不同：不同操作系统上可能有不同的库或依赖项版本，这可能导致代码在不同操作系统上的行为不同。...如果代码中使用了硬编码的文件路径分隔符，可能会导致在不同操作系统上运行时出现问题。 环境变量差异：不同操作系统可能有不同的环境变量设置，这可能会影响代码的行为。...网络差异：如果代码涉及到网络通信，不同操作系统上的网络设置可能会导致不同的结果。...并发和线程差异：不同操作系统可能有不同的并发和线程处理机制，这可能会导致代码在不同操作系统上的并发和线程相关行为不同。
该图显示了在Android设备上的巨大性能差异，必须考虑这些性能差异，才能在所有设备上高效、实时的运行我们的服务。如果我们谨慎的使用一个完全兼容低端设备的策略将不能充分发挥高端设备的计算能力。...同时，也可以看到，随着时间的流逝，整体的算力是不断提升的。为了使所有的模型都能高效的运行，我们一直在研究和优化技术方案。 图1：国内的移动手机市场呈现出差异性很大的分布。...但是，由于移动GPU的性能限制、碎片化问题以及可编程性限制，目前大多数的的Android设备都在移动CPU上运行推断。 图4显示了Android上CPU和GPU之间的GFLOPS性能比。...然而，由于缺乏可编程的手段，在移动端运用DSP依然面临很大挑战，尽管很多供应商都在添加矢量计算DSP，但要看到大量的市场份额可能还需要很多年。 大部分DNN算法的规律性使得NPU特别适于深度学习。...可以看到在iOS上，使用Metal是主流，包括Tensorflow-Lite和Pytorch Mobile都使用了这种方案。而Android端的选择则要复杂的多。
Google 最近发布了一个移动优化的 TensorFlow-Lite 库，用于在 Android 上运行 TensorFlow 应用程序。...由于 TensorFlow 灵活的、可扩展的、模块化的设计，它没有将开发人员限制于特定的模型或应用。开发人员不仅使用 TensorFlow 实现了机器学习和深度学习算法，还实现了统计和通用计算模型。...在深度学习网络的性能方面，可以考虑两种模式： 开发模式。通常，在此模式中，训练时间和性能以及样本和数据集大小决定了处理能力和内存需求。这些元素决定了神经网络的计算性能限制和训练时间。 应用模式。...基于 CPU、芯片集、管理程序和操作系统的特定组合，直通方法的开销可能会有所不同。通常，对于最新一代的硬件，开销要低得多。 一种给定的管理程序-操作系统组合仅支持特定的 NVIDIA GPU 卡。...Android 现在，有一个新的、经过优化的 TensorFlow-Lite Android 库可用于运行 TensorFlow 应用程序。
NCNN提供了基于OpenMP的多核心并行计算加速，在多核CPU上启用后能获得很高的加速受益。NCNN提供线程数控制接口，可以针对每个运行实例分别调控，满足不同场景的需求。...5.2移动端边缘推断需要重点设计的方面 与稳定的后台数据中心相比，移动端的性能差异更大，收到的限制也更大。大多数云端推理都在服务器级CPU上运行，其理论计算能力最高可达几个TFLOPS。...图10：矩阵点积运算耗时和神经网络推断计算耗时在不同设备上的表现 智能手机上的推理性能是不确定的，并且波动很大。这当然是我们不希望看到的，因为不确定的推理时间直接影响用户体验。...6.1大多数Android移动推理都在CPU上运行 考虑到协处理器或者GPU上进行推断的困难，有点违反直觉的是，目前在Android设备上的推断几乎都是在移动CPU上进行处理的。...这不仅是存量市场的情况，这些智能手机的很大一部分是在最近一到两年内出售的，这可能是由于消费市场导向造成的，存在高中低端的市场区分。
TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。它可以在移动设备上高效运行机器学习模型，因此您可以利用这些模型进行分类、回归或其他功能，而无需和服务器交互。...另外，在支持它的Android设备上，解释器也可以使用Android神经网络API进行硬件加速，否则默认在CPU上执行。 在本文中，我将重点介绍如何在Android应用中使用它。...TensorFlow Lite包含一个运行时，在上面可以运行预先训练好的模型，还包含一套工具，您可以使用这些工具准备用于移动设备和嵌入式设备上的模型。...尽管如此，它仍然可以与常见的图像分类模型（包括Inception和MobileNets）一起工作。在本文中，您将看到在Android上运行MobileNet模型。...它使用MobileNet模型，该模型针对移动设备上的多种图像场景进行设计和优化，包括对象检测、分类、面部属性检测和地标识别。 ?
在本报告中，我们将使用不同的框架和模型对五个新颖的边缘设备进行基准测试，以查看哪种组合效果最好。特别是，我们将重点关注边缘机器学习的性能结果。 什么是边缘计算？...在Tryolabs，我们设计和训练了我们自己的深度学习模型。因此，我们拥有大量的计算能力。因此，我们使用了它。为了在推理时间上设置此下限，我们在2080ti NVIDIA GPU上进行了测试。...由于模型和设备之间的推断时间差异很大，因此参数以对数刻度显示。 ? ? ? ? ? ?...如果要在其上运行非官方模型，则必须将它们转换为TensorFlow Lite，然后对Edge TPU进行量化和编译。根据模型，此转换可能不可行。不过，我们希望此后代的Google设备会有所改进。...但是，必须指出的是，由于设计不同，我们无法使用相同的型号测试Jetson Nano和Coral。我们相信，根据要完成的特定任务，每种设备都会有自己的最佳情况。
边缘计算包含把数据处理任务放至网络边缘的设备上，使其尽可能地靠近数据源。这种计算方式能以非常高的速度实现实时的数据处理，对很多具备机器学习能力的复杂物联网方案而言是必备能力。...为了确定推理时间的下限，我们在一台英伟达 2080ti GPU 上运行了测试。但是，由于我们仅将其用作参考，所以我们只使用了未经优化的基本模型运行测试。...我们在每张图像上运行一次推理，保存推理时间，然后求平均。我们计算了所有测试的 top-1 准确度以及特定模型的 top-5 准确度。...要记住，在比较结果时，对于更快速的设备-模型组合，我们运行的测试囊括整个数据集，而对于速度更慢的组合我们仅使用了部分数据集。 结果与分析 下图展示了实验获得的指标。...由于不同模型和设备在推理时间上有较大的差异，所以平均推理时间以对数形式展示。 ? ? ? ?
Systems Heterogeneity：由于硬件、网络连接和电源电量的差异，联邦网络中每个设备的存储、计算和通信能力可能会有所不同；此外每个设备上的网络规模和系统相关限制通常会导致只有一小部分设备同时处于活动状态...Fault Tolerance：当在远程设备上学习时，容错机制变得更加关键，因为一些参与设备在给定训练迭代完成之前的某个时间点退出是很常见的。...此外跨设备之间的数据数量可能会有很大差异，并且获取设备及其相关分布之间的关系结构或许很难；这种数据生成范式违背常用的独立同分布假设，并可能增加建模、分析和评估方面的复杂性。...当从设备上分布不相同的数据中训练联邦模型时，就会出现统计异构性的挑战，其中比较有效的则是对异构数据进行建模。...2）异构联邦学习：在联邦学习中一直以来存在不同参与设备间通信、计算和存储性能的差异（系统异构）；数据分布、数据量的差异（统计异构）；对不同环境、不同任务间所需建模的差异（模型异构）。
2、MNN 的优势 MNN 负责加载网络模型，推理预测返回相关结果，整个推理过程可以分为模型的加载解析、计算图的调度、在异构后端上高效运行。...充分发挥 ARM CPU 的算力； iOS 设备上可以开启 GPU 加速（Metal），支持 iOS 8.0 以上版本，常用模型上快于苹果原生的 CoreML； Android 上提供了 OpenCL、...我们其实更加聚焦在内部使用的业务模型优化上，针对人脸检测等模型进行深入优化，iPhone6 可以达到单帧检测 5ms 左右。...面向端侧设计模型时，需要考虑模型大小和计算量； 模型压缩阶段，主要优化模型大小，可以通过剪枝、量化等手段降低模型大小，以便在端上使用； 模型部署阶段，主要实现模型部署，包括模型管理和部署、运维监控等；...能够抹平 Android 和 iOS 的差异，碎片设备之间的差异，不同训练框架的差异，实现快速的在端侧部署运行，并且能够根据业务模型进行 OP 灵活添加和 CPU/GPU 等异构设备深入性能优化。
ARM CPU 的算力； iOS 设备上可以开启 GPU 加速（Metal），支持iOS 8.0以上版本，常用模型上快于苹果原生的 CoreML； Android 上提供了 OpenCL、Vulkan...、OpenGL 三套方案，尽可能多地满足设备需求，针对主流 GPU（Adreno和Mali）做了深度调优； 卷积、转置卷积算法高效稳定，对于任意形状的卷积均能高效运行，广泛运用了 Winograd 卷积算法...我们其实更加聚焦在内部使用的业务模型优化上，针对人脸检测等模型进行深入优化，iPhone6 可以达到单帧检测 5ms 左右。...面向端侧设计模型时，需要考虑模型大小和计算量； 模型压缩阶段，主要优化模型大小，可以通过剪枝、量化等手段降低模型大小，以便在端上使用； 模型部署阶段，主要实现模型部署，包括模型管理和部署、运维监控等；...能够抹平 Android 和 iOS 的差异，碎片设备之间的差异，不同训练框架的差异，实现快速的在端侧部署运行，并且能够根据业务模型进行 OP 灵活添加和 CPU/GPU 等异构设备深入性能优化。
在小程序诞生前，微信团队开发的JS-SDK使web开发者可以通过暴露的API使用微信原生能力去完成一些事，如调用接口打开微信支付等。...其本质是运行在webview上的H5应用，但与H5又有着本质上的不同。H5可以理解为运行在移动端的web页面，本质还是由HTML+CSS+JS构成的web应用。...网页开发的渲染和脚本执行是在同一个线程上执行的，这也是网页脚本长时间运行有可能会导致页面失去响应的原因；而小程序的视图层和逻辑层是完全分离在两个不同的线程上执行 开发网页时我们可以在JS代码中通过Dom...API对节点进行各种操作，通过window对象实现原生事件响应、页面跳转；由于小程序的JS代码运行在JSCore,与渲染层分离，所以在逻辑层中无法获得Dom和Bom，从而无法使用各种Dom API 网页开发者需要面对的环境是各式各样的浏览器...，可以提供更好的性能 架构 如下图所示，原生小程序框架采用双线程模型：视图层和逻辑层完全分离为两个不同的线程。
Android系统里作为唯一标识的，常用的是IMEI、MAC、Android ID。首先，因为Android碎片化问题，通过API在采集这些数据的时候，常常会有采集不到的情况。...数据标准化 我们在“数据标准化”方面也遭遇过很多坑，比如：“设备型号”，并不是直接采集model个字段就可以解决的。拿小米3举例，这个手机会有很多版本，不同的批次model字段不一样。...但是客户时间有很大的随意性，用户的一个错误设置，就会导致时间不一致；另外一些山寨机会有Bug，机器重启之后，时间直接就变成1970年1月1号了；还有一种可能，产生数据的时候没有网络连接，在重新联网时日志才会汇报到平台...数据格式的归一化 友盟SDK经过很多版的进化，上报上来的日志会有多种格式。早期时采用JSON格式，后期则使用Thrift的格式。...用户使用App的频率并不均匀，早中晚会有很高的使用率，尤其是晚上10:00-12:00这个时间段会对我们系统带来非常大的压力，得益于之前的架构设计，在达到一定的阈值之后，会触发报警，运维的同学会进行临时扩容来应对这些突发流量
换模时间之所以被当作停机时间是因为这段时间本身被计划用于生产的。而且在大多数情况下，换模时间是有很大的优化空间的。...表现性 表现性 = 实际产量 / (运行时间 ✖ 理论最大生产速率) 表现性主要用来评价设备的性能损失，可能造成设备性能损失的原因包括设备磨损、原材料不合格、传送失效、拥堵等。...对于表现性的计算基准，不同的公司可能也会不一致。常见的主要有根据设备的理论最大性能或者根据MRP的要求。对于MRP实现来说，可以跟供应链保持一致，但是对于不同的工厂来说这个标准就会不一样。...但是在计算合格品数量时不同的公司可能会有不同的计算方法。比如有的公司可能用总体合格率，有的公司使用一次通过率。其中的不同主要是针对返工后合格的产品是否纳入计算范围。...不过受到公认的还是采用一次通过产品数量来计算。 正确理解各项公式，可以让 OEE 的测量更加标准化。如果两个工厂分别使用不同的公式，那么最终即使设备的实际效率是差不多的，计算结果也会天壤之别。
换句话说就是需要通过虚拟化抽象简化节点上的应用开发，同时继续做封装抽象，尽可能透出一些底层的能力，如节点上不同的加速硬件。...核心要点大致如上，接下来介绍边缘计算的基础架构。 底层不同的硬件通过虚拟化抽象出“Pod”的概念，一个设备上可以运行一或多个Pod。...由于存在部分本身能力相对较差的边缘设备，所以虚拟化的开销也是需要考虑的问题。现在的函数计算场景很热门，函数的启动性能也是一项指标，而WebAssembly能够很大提升这方面的指标性能。...同一种设备上的边缘节点可能存储能力相近，但网络带宽之间存在很大差异。所以要对不同类型的节点进行分类，建立不同的性能模型，模型本身也需要在某段时间中进行很多修正。...起初我们将边缘节点分为三类，经过不同的修正，至今应该已有不低于十种类型，一方面要对节点做建模，还要针对不同模型使用不同的策略。
因为移动设备的硬件资源有限，直接使用大模型往往会卡顿，无法顺畅运行。所以，如何在移动端高效地部署和优化模型，成了开发的关键。...5.3 模型的跨平台兼容性 保证应用在特定设备上运行良好，还要确保在不同硬件架构的设备上（如 armeabi-v7a 和 arm64-v8a）都能正常工作,涉及到 TensorFlow Lite 模型在不同设备间的兼容性...• 同时，使用 ONNX 格式可以帮助模型在不同框架和平台间迁移，但在转换过程中，可能遇到精度下降或者其他兼容性问题。...6.2 模型量化带来的性能提升 在使用量化技术时，我感受到模型的大小大幅减少，同时推理速度也有了明显提升。...6.4 技术细节的把控 在将机器学习模型应用于移动设备时，深刻感受到硬件性能和资源的局限性，特别是在推理时间、内存使用和功耗之间做平衡时，需要不断优化和调试代码.
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.01109.pdf 摘要：近年来，手机、平板等移动设备的计算能力显著提升，达到了台式计算机不久之前的水平。...该 Benchmark 包含由直接在安卓设备上运行的神经网络执行的几项计算机视觉任务。测试使用的网络代表了当前可部署在智能手机上的最流行、最常用的架构，其详细描述及应用程序的技术细节如下。...因此在为表 3 中展示的不同 SoC 计算平均 runtime 时，我们忽略了手机测试结果可能存在的这一问题。...在第一个测试中，所有的计算都是在 CPU 上运行的，每张图像的平均处理时间是 160ms，这相比骁龙 845 启用 DSP 时的对应结果要高得多。...当然我们没办法轻松地预测未来，但我们仍将在 AI benchmark 中使用量化和浮点模型的混合（浮点模型占主导），不过未来的版本中对应的比率可能会发生很大改变。
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1810.01109.pdf 摘要：近年来，手机、平板等移动设备的计算能力显著提升，达到了台式计算机不久之前的水平。...该 Benchmark 包含由直接在安卓设备上运行的神经网络执行的几项计算机视觉任务。测试使用的网络代表了当前可部署在智能手机上的最流行、最常用的架构，其详细描述及应用程序的技术细节如下。...因此在为表 3 中展示的不同 SoC 计算平均 runtime 时，我们忽略了手机测试结果可能存在的这一问题。...在第一个测试中，所有的计算都是在 CPU 上运行的，每张图像的平均处理时间是 160ms，这相比骁龙 845 启用 DSP 时的对应结果要高得多。...当然我们没办法轻松地预测未来，但我们仍将在 AI benchmark 中使用量化和浮点模型的混合（浮点模型占主导），不过未来的版本中对应的比率可能会发生很大改变。
即便如此，这些网络依然需要较大的计算量来达到可接受的准确率，这成为了这些网络难以在移动设备上实现实时推理的主要阻碍。...研究方法 替换硬件支持性不好的操作符 在原版的 YOLOv4 中，有一些操作符不能够最大化地利用硬件设备的执行效率，比如带有指数运算的激活函数可能会造成运行的延迟增加，成为降低延时提高效率的瓶颈。...Mish 激活函数也涉及了指数运算，同时在 pytorch 上的支持不太友好，会在训练时占用很多缓存，同时它在 pytorch 上也不能够像 C++ 版本的 YOLOv4 一样带来很大的准确率提升，而且...在 YOLOv4 最后输出的位置，3 个 YOLO head 输出部分有很多诸如转置，变形之类的非卷积运算，这些非卷积运算在 CPU 和 GPU 上的运行效率相当，作者同样基于运行时间，考虑将部分运算符转移到...Structured Pruning 后模型能够高效率地在硬件设备上执行，但是准确率相比 Unstructured Pruning 有大幅度的下降。
即便如此，这些网络依然需要较大的计算量来达到可接受的准确率，这成为了这些网络难以在移动设备上实现实时推理的主要阻碍。...，比如带有指数运算的激活函数可能会造成运行的延迟增加，成为降低延时提高效率的瓶颈。...Mish 激活函数也涉及了指数运算，同时在 pytorch 上的支持不太友好，会在训练时占用很多缓存，同时它在 pytorch 上也不能够像 C++ 版本的 YOLOv4 一样带来很大的准确率提升，而且...在 YOLOv4 最后输出的位置，3 个 YOLO head 输出部分有很多诸如转置，变形之类的非卷积运算，这些非卷积运算在 CPU 和 GPU 上的运行效率相当，作者同样基于运行时间，考虑将部分运算符转移到...Structured Pruning 后模型能够高效率地在硬件设备上执行，但是准确率相比 Unstructured Pruning 有大幅度的下降。
这是由于架构的原因，只有Avalonia完全绘制了自己的用户界面和控件。虽然Uno Platform试图实现“pixel-perfect”，但由于使用原生的基本控件，在不同平台之间经常存在差异。...平台一致性 在使用跨平台框架进行开发时，应用程序和代码的一致性非常重要。您不想在一个平台上开发和验证的功能，然后发现它在另一个平台上的运行效果不同。...由于架构上的差异，在可预见的未来，Avalonia UI很可能仍将是唯一支持高级文本(不依赖第三方控件)的框架。...平台支持 Uno Platform支持大多数平台，几乎可以在任何设备上运行，并取得不同程度的成功(它最强大的领域是移动端和网页)。...它使用Skia（或者选用Windows上的Direct2D）在每个平台上完全渲染自己。这比UnoPlatform有很大的性能优势，尤其是在macOS和Android上。
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