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导语：MACE 支持 TensorFlow 和 Caffe 模型，提供转换工具，可以将训练好的模型转换成专有的模型数据文件。
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请填写申请人资料如何评价小米开源的移动端深度学习框架MACE？ - 知乎有问题，上知乎。知乎作为中文互联网最大的知识分享平台，以「知识连接一切」为愿景，致力于构建一个人人都可以便捷接入的知识分享网络，让人们便捷地与世界分享知识、经验和见解，发现更大的世界。277被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="1分享邀请回答cnbj1.fds.api.xiaomi.com/mace/demo/mace_android_demo.apk)。MACE项目地址: MACEModel Zoo项目地址: 具体情况还需各位AI技术大牛来使用评价了，我能帮你整理的就这么多了。741 条评论分享收藏感谢收起助力开源软件发展 小米开源自研移动端深度学习框架MACE助力开源软件发展 小米开源自研移动端深度学习框架MACE从事机器百家号日，2018 （第十三届）开源中国开源世界高峰论坛在北京举行，小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士发表《小米AI时代的开源》主题演讲，并在会上宣布，开源小米自研的移动端深度学习框架Mobile AIComputeEngine (MACE)。近年来，随着移动互联网的深入发展和IoT智能设备的普及，以及用户对智能性，低延迟和隐私保护的诉求变得越来越高，移动设备上的离线深度学习应用变得越来越普遍。MACE是专门为移动设备优化的深度学习模型预测框架，MACE从设计之初，便针对移动设备的特点进行了专门的优化：速度：对于放在移动端进行计算的模型，一般对整体的预测延迟有着非常高的要求。在框架底层，针对ARM CPU进行了NEON指令级优化，针对移动端GPU，实现了高效的OpenCL内核代码。针对高通DSP，集成了nnlib计算库进行HVX加速。同时在算法层面，采用Winograd算法对卷积进行加速。功耗：移动端对功耗非常敏感，框架针对ARM处理器的big.LITTLE架构，提供了高性能，低功耗等多种组合配置。针对Adreno GPU，提供了不同的功耗性能选项，使得开发者能够对性能和功耗进行灵活的调整。系统响应：对于GPU计算模式，框架底层对OpenCL内核自适应的进行分拆调度，保证GPU渲染任务能够更好的进行抢占调度，从而保证系统的流畅度。初始化延迟：在实际项目中，初始化时间对用户体验至关重要，框架对此进行了针对性的优化。内存占用：通过对模型的算子进行依赖分析，引入内存复用技术，大大减少了内存的占用。模型保护：对于移动端模型，知识产权的保护往往非常重要，MACE支持将模型转换成C++代码，大大提高了逆向工程的难度。MACE支持TensorFlow和Caffe模型，提供了转换工具，可以将训练好的模型转换成专有的模型数据文件，同时还可以选择将模型转换成C++代码，支持生成动态库或者静态库，可以大大提高模型的保密性。目前MACE已经在小米手机上的多个应用场景得到了应用，其中包括相机的人像模式，场景识别，图像超分辨率，离线翻译(即将实现)等。随着MACE一起开源的还有MACEModel Zoo项目，目前包含了物体识别，场景语义分割，图像风格化等多个公开模型。后续会增加更多的模型，同时也欢迎社区开发者共同参与。小米不仅仅是一家智能手机公司，更是一家移动互联网公司，一家智能设备公司，一家大数据和AI公司。拥抱开源是小米工程文化的一个重要组成部分，从手机的移动操作系统，到云计算、大数据、人工智能，开源都在小米扮演了极其重要的角色。小米积极参与多个国际重大的开源项目，比如Hadoop，HBase，Spark，TensorFlow等作出了很多重要的贡献。尤其值得一提的是，在HBase项目中，培养出了两位PMC成员和七位Committer，成为社区中的核心力量。同时，小米也积极将自研的、具有通用性的软件系统回报开源社区。过去几年，相继推出了Linden（分布式实时搜索系统），Open-Falcon（互联网企业级监控系统）、Pegasus（分布式KV存储系统）等一系列开源项目。在AI方面，小米又开源了自研的针对移动端设备优化的深度学习框架MACE，目前已经支持内部的多个业务。小米愿与大家一起助力开源软件的快速发展与广泛应用。（记者：谭洋）本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。从事机器百家号最近更新：简介:金华创新创业信息平台。作者最新文章相关文章6月28日，2018
(第十三届)开源中国开源世界高峰论坛在北京举行，小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士发表《小米AI时代的开源》主题演讲，并在会上宣布，开源小米自研的移动端深度学习框架Mobile
AI Compute Engine (MACE)。
近年来，随着移动互联网的深入发展和IoT智能设备的普及，以及用户对智能性，低延迟和隐私保护的诉求变得越来越高，移动设备上的离线深度学习应用变得越来越普遍。
MACE是专门为移动设备优化的深度学习模型预测框架，MACE从设计之初，便针对移动设备的特点进行了专门的优化：
速度：对于放在移动端进行计算的模型，一般对整体的预测延迟有着非常高的要求。在框架底层，针对ARM
CPU进行了NEON指令级优化，针对移动端GPU，实现了高效的OpenCL内核代码。针对高通DSP，集成了nnlib计算库进行HVX加速。同时在算法层面，采用Winograd算法对卷积进行加速。
功耗：移动端对功耗非常敏感，框架针对ARM处理器的big.LITTLE架构，提供了高性能，低功耗等多种组合配置。针对Adreno
GPU，提供了不同的功耗性能选项，使得开发者能够对性能和功耗进行灵活的调整。
系统响应：对于GPU计算模式，框架底层对OpenCL内核自适应的进行分拆调度，保证GPU渲染任务能够更好的进行抢占调度，从而保证系统的流畅度。
初始化延迟：在实际项目中，初始化时间对用户体验至关重要，框架对此进行了针对性的优化。
内存占用：通过对模型的算子进行依赖分析，引入内存复用技术，大大减少了内存的占用。
模型保护：对于移动端模型，知识产权的保护往往非常重要，MACE支持将模型转换成C++代码，大大提高了逆向工程的难度。
MACE支持TensorFlow和Caffe模型，提供了转换工具，可以将训练好的模型转换成专有的模型数据文件，同时还可以选择将模型转换成C++代码，支持生成动态库或者静态库，可以大大提高模型的保密性。
目前MACE已经在小米手机上的多个应用场景得到了应用，其中包括相机的人像模式，场景识别，图像超分辨率，离线翻译(即将实现)等。
随着MACE一起开源的还有MACE Model
Zoo项目，目前包含了物体识别，场景语义分割，图像风格化等多个公开模型。后续会增加更多的模型，同时也欢迎社区开发者共同参与。
以下是用MACE Model Zoo中的fast style transfer(快速风格迁移)模型在手机端生成的风格化图片。
同时，项目还提供了Android的示例程序，可以下载编译好的APK文件进行安装(下载地址：https://cnbj1.fds.api.xiaomi.com/mace/demo/mace_android_demo.apk)。
MACE项目地址: https://github.com/XiaoMi/mace
MACE Model Zoo项目地址: https://github.com/XiaoMi/mace-models
邮件列表: mace-
技术交流QQ群:
小米不仅仅是一家智能手机公司，更是一家移动互联网公司，一家智能设备公司，一家大数据和AI公司。拥抱开源是小米工程文化的一个重要组成部分，从手机的移动操作系统，到云计算、大数据
、人工智能，开源都在小米扮演了极其重要的角色。
小米积极参与多个国际重大的开源项目，比如Hadoop，HBase，Spark，TensorFlow等作出了很多重要的贡献。尤其值得一提的是，在HBase项目中，培养出了两位PMC成员和七位Committer，成为社区中的核心力量。
同时，小米也积极将自研的、具有通用性的软件系统回报开源社区。过去几年，相继推出了Linden(分布式实时搜索系统)，Open-Falcon(互联网企业级监控系统)、Pegasus(分布式KV存储系统)等一系列开源项目。?
在AI方面，小米又开源了自研的针对移动端设备优化的深度学习框架MACE，目前已经支持内部的多个业务。小米愿与大家一起助力开源软件的快速发展与广泛应用。??
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6 月 28 日，小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋博士在开源中国开源世界高峰论坛上发表《小米 AI 时代的开源》演讲，并在会上宣布，开源小米自研的移动端深度学习框架 Mobile AI Compute Engine (MACE)。地址：https://github.com/XiaoMi/mace近年来，随着移动互联网的深入发展和IoT智能设备的普及，以及用户对智能性，低延迟和隐私保护的诉求变得越来越高，移动设备上的离线深度学习应用变得越来越普遍。据雷锋网了解，MACE 是专门为移动设备优化的深度学习模型预测框架，MACE 从设计之初，便针对移动设备的特点进行了专门的优化：速度：对于放在移动端进行计算的模型，一般对整体的预测延迟有着非常高的要求。在框架底层，针对ARM CPU进行了NEON指令级优化，针对移动端GPU，实现了高效的OpenCL内核代码。针对高通DSP，集成了nnlib计算库进行HVX加速。同时在算法层面，采用Winograd算法对卷积进行加速。功耗：移动端对功耗非常敏感，框架针对ARM处理器的big.LITTLE架构，提供了高性能，低功耗等多种组合配置。针对Adreno GPU，提供了不同的功耗性能选项，使得开发者能够对性能和功耗进行灵活的调整。系统响应：对于GPU计算模式，框架底层对OpenCL内核自适应的进行分拆调度，保证GPU渲染任务能够更好的进行抢占调度，从而保证系统的流畅度。初始化延迟：在实际项目中，初始化时间对用户体验至关重要，框架对此进行了针对性的优化。内存占用：通过对模型的算子进行依赖分析，引入内存复用技术，大大减少了内存的占用。模型保护：对于移动端模型，知识产权的保护往往非常重要，MACE支持将模型转换成C++代码，大大提高了逆向工程的难度。此外，据雷锋网了解，MACE 支持 TensorFlow 和 Caffe 模型，提供转换工具，可以将训练好的模型转换成专有的模型数据文件，同时还可以选择将模型转换成C++代码，支持生成动态库或者静态库，提高模型保密性。目前MACE已经在小米手机上的多个应用场景得到了应用，其中包括相机的人像模式，场景识别，图像超分辨率，离线翻译(即将实现)等。此外，随着MACE一起开源的还有&MACE Model Zoo&项目，目前包含物体识别，场景语义分割，图像风格化等多个公开模型。后续会增加更多模型。上方是用MACE Model Zoo中的fast style transfer(快速风格迁移)模型在手机端生成的风格化图片。据雷锋网了解，此前小米曾参与多个国际重大的开源项目，比如Hadoop，HBase，Spark，TensorFlow等，同时，小米也积极参与自研、具有通用性的软件系统。过去几年，小米相继推出了Linden(分布式实时搜索系统)，Open-Falcon(互联网企业级监控系统)、Pegasus(分布式KV存储系统)等一系列开源项目。在AI方面，小米开源了自研的针对移动端设备优化的深度学习框架 MACE，目前已经支持内部的多个业务。另外， 6 月 29 日至 7 月 2 日雷锋网将在深圳举办 CCF-GAIR 大会，小米首席架构师、小米人工智能与云平台副总裁崔宝秋将作为嘉宾出席并发表演讲。全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR) 由中国计算机学会(CCF)主办，雷锋网(公众号：雷锋网)、香港中文大学(深圳)承办，得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。CCF-GAIR 2018 延续前两届的“顶尖”阵容，提供 1 个主会场和 11 个专场(仿生机器人专场，机器人行业应用专场，计算机视觉专场，智能安全专场，金融科技专场，智能驾驶专场，NLP专场，AI+专场，AI芯片专场，IoT专场，投资人专场)的丰富平台，意欲给三界参会者从产学研多个维度，呈现出更富前瞻性与落地性相结合的会议内容与现场体验。
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