EMLL边缘机器学习库快速上手指南及问题解决方案

EMLL边缘机器学习库快速上手指南及问题解决方案

EMLL Edge Machine Learning Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/EMLL

项目基础介绍

EMLL（Edge Machine Learning Library） 是网易有道推出的一款高性能的设备端机器学习推理计算库，专为ARM架构设备设计。它优化了通用矩阵乘法（GEMM）和量化等基本操作，以加速诸如神经机器翻译(NMT)、自动语音识别(ASR)和光学字符识别(OCR)等任务在移动端的执行。EMLL支持fp32、fp16和int8数据类型，并且其性能导向的设计针对常见的设备端ML矩阵形状进行了深度优化，特别适配了特定CPU的内联汇编代码。

主要编程语言

• 主要语言: C/C++
• 支持环境: ARM-based 设备

新手上手注意事项与解决步骤

注意事项1：环境配置

问题: 新手可能会遇到因环境不匹配导致的编译失败。

解决步骤:

1. 确保你的开发环境已安装ARM交叉编译器，这对于在非ARM平台上开发ARM应用至关重要。
2. 安装必要的依赖项，尽管EMLL本身尽量减少对外部库的依赖，但确保标准C库和构建工具（如cmake）最新是必要的。
3. 使用提供的CMakeLists.txt文件通过cmake进行构建，指定正确的编译目标平台。

注意事项2：理解接口使用

问题: 不熟悉EMLL直白接口可能导致调用错误。

解决步骤:

1. 阅读Usage_EN.md文档，详细了解每个函数的参数意义。EMLL的API设计去除了一些传统GEMM接口中的复杂选项，聚焦于设备端常见的使用场景。
2. 实践简单的示例代码，比如进行一次基础的矩阵乘法操作，来理解参数传递机制。

注意事项3：性能优化调优

问题: 初次使用者可能未能充分利用EMLL的性能优势。

解决步骤:

1. 根据你的硬件特性（如CPU类型），参考EMLL的性能基准测试调整多线程使用的线程数，可通过实验找到最佳线程数。
2. 对于特定的应用场景，了解并利用EMLL对特定数据类型的加速特性，比如在适合的场合使用int8以提高效率。
3. 关注量化和 requantization 操作，确保正确设置零点和缩放因子，这对模型在设备上的性能和精度至关重要。

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通过以上步骤，新手可以更顺利地开始使用EMLL，避免常见的陷阱，并最大化项目带来的性能提升。记得仔细阅读官方文档，以便深入理解和利用EMLL的所有功能。

EMLL Edge Machine Learning Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/EMLL