nndeploy项目推荐

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nndeploy nndeploy is a cross-platform, high-performing, and straightforward AI model deployment framework. We strive to deliver a consistent and user-friendly experience across various inference framework backends in complex deployment environments and focus on performance. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nndeploy

项目基础介绍和主要编程语言

nndeploy是一款专注于模型端到端部署的开源框架，旨在为用户提供跨平台、简单易用且高性能的模型部署体验。该项目主要使用C++作为核心编程语言，同时也涉及CMake、Python、Objective-C++、C和Cuda等多种编程语言和技术。

项目核心功能

1. 开箱即用的算法：支持多种YOLO系列模型（如YOLOV5、YOLOV6、YOLOV8）以及SAM模型的部署，用户可以直接使用这些预部署的模型。
2. 跨平台和多推理框架支持：通过切换推理配置，一套代码即可完成模型在多个平台和推理框架上的部署。当前支持的推理框架包括TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime、MNN等。
3. 简单易用的部署方式：基于有向无环图（DAG）的模型部署方式，将AI算法的前处理、推理和后处理抽象为节点，简化了复杂模型的部署流程。
4. 高性能：通过配置第三方推理框架的参数，实现高性能的模型部署。支持线程池和CPU端算子自动并行，提升模型部署的并发性能和资源利用率。
5. 并行处理：支持串行、流水线并行和任务并行等多种并行模式，显著提高多模型和多硬件设备场景下的整体吞吐量。

项目最近更新的功能

1. 推理后端完善：完善了已接入的推理框架coreml和paddle-lite，并计划接入新的推理框架TFLite。
2. 设备管理模块：新增了OpenCL、ROCM和OpenGL的设备管理模块，增强了设备兼容性。
3. 内存优化：引入了主从内存拷贝优化和内存池机制，提升了内存分配与释放的效率。
4. 多节点共享内存机制：在多模型串联场景下，支持多推理节点共享内存机制，优化了内存使用。
5. 边的环形队列内存复用机制：在流水线并行执行模式下，支持边的环形队列共享内存机制，进一步提升了内存利用率。

nndeploy项目通过不断的技术创新和功能完善，致力于为开发者提供更加高效、灵活和易用的模型部署解决方案。

nndeploy nndeploy is a cross-platform, high-performing, and straightforward AI model deployment framework. We strive to deliver a consistent and user-friendly experience across various inference framework backends in complex deployment environments and focus on performance. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nn/nndeploy