Edge Machine Learning Library（EMLL）：高效的设备端机器学习推理库

Edge Machine Learning Library（EMLL）：高效的设备端机器学习推理库

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

项目基础介绍及编程语言

Edge Machine Learning Library (EMLL) 是一个专为ARM架构设备设计的高性能计算库，旨在加速设备上的机器学习推理过程。此项目采用了C作为主要编程语言，并利用CMake进行构建管理，确保了跨平台的兼容性。EMLL专注于优化通用矩阵乘法（GEMM）和量化操作等基本运算，支持fp32、fp16和int8数据类型，特别适合于移动和边缘计算场景。

核心功能

EMLL的核心特性包括：

• 性能导向设计：其矩阵乘法算法针对常见的设备上机器学习任务矩阵形状进行了深度优化，特别是适应“瘦高型”矩阵，并且通过特定CPU的内联汇编代码精细调优。

• 简洁接口：提供了直截了当的数据传递方式，不需要额外封装，矩阵和数组以基地址加上维度的方式传递，排除了在设备推理中较少使用的参数，如LDA和LDC。

• 可扩展性：通过抽象出CPU高性能矩阵乘法算法和偏置/量化函数的核心结构至通用宏定义，便于开发者针对新架构进行高效编码。

• API支持：提供了一系列C函数，涵盖矩阵乘法、全连接层、量化和 requantization 操作等功能。

最近更新的功能

鉴于提供的信息没有直接提及具体的最近更新详情，通常开源项目的更新信息会包含在项目的Release标签下或者通过提交历史查看。对于EMLL，要了解最近的更新功能，访问其GitHub页面的Releases部分是最佳途径。截至所知的最新版本v1.0发布于2021年6月8日，未来更新可能涉及更多数据类型的支持、性能改进以及对新硬件架构的适配。不过，具体到细节，需要直接查阅仓库中的更新日志获取确切信息。

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请注意，由于实际的更新记录需从GitHub仓库中获取，上述关于最近更新的内容是基于假设性的描述。实际应用时，应当直接访问项目页面的相应部分来获得官方发布的更新内容。

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