开源项目介绍 ｜TNN-跨平台AI推理框架

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2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划

开源项目介绍

滑至文末报名参与开源人才培养计划

提交项目Proposal

TNN项目介绍

        标签：人工智能

        技术栈：C++，Python

TNN-跨平台AI推理框架， 跨平台AI推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。目前TNN已经在腾讯业务手Q、微视、P图等广泛落地应用，欢迎大家参与协同共建，促进TNN推理框架进一步完善。

TNN项目导师介绍

姚达、田恒锋、王星晨

姚达，TNN框架技术负责人

田恒锋，TNN框架CPU侧架构师

王星晨，TNN框架CPU侧架构师

导师寄语：

“AI推理优化是一套系统工程，希望通过TNN相关辅导，能够帮助学员在硬件架构、应用框架等方向提升发现问题、解决问题的能力”——姚达

“TNN专注于深度学习推理部署，其中GPU在整个深度学习框架中占据了重要位置。希望通过相关辅导以及开源实践，帮助学员熟悉和提升GPU编程和性能调优经验，提升在整个开源社区和行业影响力。”——田恒锋

“TNN是一个跨平台高性能的推理框架，通过相关实践你将了解到AI算法落地的详细过程，以及如何在兼容性、性能以及效果之间做到平衡，为日后工作打下坚实基础”——王星晨

TNN拓展资料

????TNN Readme

https://github.com/Tencent/TNN/blob/master/README_CH.md

????ARM
https://developer.arm.com/documentation/den0018/latest

https://developer.arm.com/documentation/den0024/a

????X86
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-sdm.html

https://software.intel.com/sites/landingpage/IntrinsicsGuide/

????software optimize 

https://www.agner.org/optimize/

????MILR
https://mlir.llvm.org/

????GPU
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html

????模型量化
https://intellabs.github.io/distiller/algo_quantization.html

https://arxiv.org/pdf/1806.08342.pdf

TNN实战任务

（最终具体任务以实战阶段导师布置为准）

编程任务

1.量化模型支持，打通训练和推理，支持非对称、按channel量化

预期结果：

  • 打通量化训练到推理的流程，并针对arm或x86平台对量化实现进行优化

  • 文档和测试

2.AI芯片适配，完成腾讯自研芯片或业界最新芯片的适配，完成模型迁移

预期结果：

  • 打通服务端AI芯片的软件栈接入到TNN的流程

  • 完成部分常用模型的适配

  • 文档和测试

3.云或端侧个性功能实现高性能部署，如人像分割、3D物体检测等

预期结果：

  • 完成最新的趣味模型的云端Demo实现，并进行Demo性能优化达到可用状态

  • 文档和测试

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关于腾讯犀牛鸟开源人才培养计划：为响应国家十四五规划的开源战略，腾讯于2021年5月发布“首届腾讯犀牛鸟开源人才培养计划”，希望企业界和教育界形成合力，打造面向高校学生的开源课程和开源实践培养方案，培育开源人才，普及开源文化，助力开源人才生态的发展。

首届项目由教育部计算机教学指导委员会、教育部软件工程教学指导委员会、中国信息通信研究院作为联合指导单位，包括开源基础培训、开源进阶研学、开源项目实战三个环节，项目涉及云原生、微服务、容器、AI、大数据、前端、物联网/边缘计算等多项技术热点。

各位同学报名即可参加线上开源系列课程，学习开源知识，对话学界及产业界大咖。其中入选开源项目实战的学生将在导师的一对一指导下，利用暑假开展编程实战，并有机会获得腾讯开源贡献者证书（目前全球只发出了10+张）。

????学生指南Q&A：https://github.com/Tencent/OpenSourceTalent/issues/14

????官方QQ群：859260607 （加群请备注学校+专业）

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推理能力大比拼：主流AI原生应用框架性能对比
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
06-11 945
当我们用手机扫脸解锁、用智能音箱听新闻时，背后的AI模型正在快速“推理”——根据输入数据（人脸图像、语音）输出结果（是否解锁、新闻内容）。但同样的模型，在不同框架下可能出现“快如闪电”或“龟速响应”的差异。本文将聚焦AI原生应用框架的推理性能对比，覆盖延迟、吞吐量、硬件适配等核心指标，帮助开发者选择最适合业务场景的框架。什么是AI推理？核心性能指标有哪些？主流框架（TensorRT/TorchServe等）各自的“特长”是什么？如何根据业务需求（如实时对话/批量处理）选择框架？AI推理。
模型推理部署框架选择
浩瀚之水的专栏
10-08 3211
开放神经网络交换 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一套表示深度神经网络模型的开放格式，由微软和 Facebook 于 2017 推出，然后迅速得到了各大厂商和框架的支持。通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，并且通过 ONNX-ML，可以支持传统非神经网络机器学习模型，大有一统整个 AI 模型交换标准。功能定位：ONNX是一个模型表示格式，用于模型的互操作性和转换；而ONNX Runtime是一个高性能推理引擎，用于模型的优化和运行。应用场景。
浅谈AI+工业视觉检测技术应用的优化
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08-23 1028
视觉是人类获取信息最主要的渠道，它使人们得以感知和理解周边的世界。通过视觉，人类可以感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静，获得对机体生存具有重要意义的各种信息。人类的大脑皮层约有70%都在处理视觉信息，因此可以说视觉是人类最重要的感觉。机器视觉又称计算机视觉（CV），通过电子化的方式来感知和理解影像，让机器或计算机可以像人类那样“看”，甚至达到超越人类视觉智能的效果。随着工业自动化技术向着智能化方向演进，工业场景对计算机视觉技术的需求持续推进着工业机器视觉技术的发展。
百度跨平台AI推理加速引擎--Anakin
weixin_34357267的博客
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一、前言 AI技术包含训练和推理两个阶段。推理阶段的性能好坏既关系到用户体验，又关系到企业的服务成本，甚至在一些极端应用上（比如无人驾驶）直接关系到个人生命财产安全。目前AI落地面临的挑战主要来源于两方面，一方面是AI算法的日新月异，带来了计算量的猛增，从AlexNet到AlphaGo，5年多的时间里计算量提升了30w倍。另一方面是底层硬...
推荐几个适合新手学习的 C++ 开源项目，让你不再纸上谈兵！
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10-15 1220
摘要： 本文为C++新手推荐了6个适合入门的开源项目，包括线程池、数独游戏、俄罗斯方块等小型项目，以及STL实现和算法集合。这些项目代码精简、功能明确，涉及C++11特性、并发编程、数据结构等核心知识点。文章建议从阅读代码、调试运行开始，逐步尝试修改和贡献，并强调实践与记录的重要性。通过参与真实项目开发，新手可将理论知识与实际应用结合，快速提升C++编程能力。
腾讯推理框架TNN简介
永远飞翔的鸟
09-12 2575
腾讯推理框架TNN简介
腾讯TNN神经网络推理框架手动实现多设备单算子卷积推理
夏小悠的博客
04-11 2128
近期调研了一下腾讯的`TNN`神经网络推理框架，因此这篇博客主要介绍一下`TNN`的基本架构、模型量化以及手动实现`x86`和`arm`设备上单算子卷积推理。
重磅！腾讯优图开源最新前端推理框架TNN！
jinfagang1211的博客
06-10 1947
重磅！腾讯优图开源最新前端推理框架TNN！ 本文由林大佬原创，转载请注明出处，来自腾讯、阿里等一线AI算法工程师组成的QQ交流群欢迎你的加入: 1037662480 来了来了，终于来了。就在今天，腾讯优图团队开源了全新升级的轻量级深度学习前端推理框架TNN。 从昨天发布海报预热到现在，终于可以看到源码了。我们趁着这代码刚release，赶紧测试了一波。在这之前，我们还是预览一遍这个框架和ncnn，mnn等的不同，它的优点，架构上的改变，同时看看它是否能取代ncnn生成下一...
开源项目介绍 ｜ ncnn-神经网络推理框架
腾讯开源
06-21 6913
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划开源项目介绍滑至文末报名&提交项目Proposalncnn项目介绍ncnn是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。基于 ncnn，开发...
基于腾讯优图的TNN推理引擎设计源码，性能超越ncnn的升级版开源技术
10-03
腾讯优图团队推出的TNN推理引擎，作为一个开源项目，不仅继承了腾讯在AI技术上的深厚积累，还展现了其对开源社区的积极贡献。TNN推理引擎在设计上超越了业界知名的ncnn推理引擎，通过腾讯优图的TNN源码，开发者能够...
嵌入式AI深度学习推理基准工具评测：NCNN、TNN、MNN与TensorFlow Lite
1. **NCNN**：是由腾讯开源的一个高性能神经网络前向推理框架，专注于移动设备的场景，支持跨平台，特别优化了速度和资源使用。 2. **TNN**：腾讯发布的另一款轻量级深度学习推理框架，主要针对移动和嵌入式设备的...
推荐开源项目：InferLLM——轻量级语言模型推理框架
gitblog_00053的博客
05-10 947
推荐开源项目：InferLLM——轻量级语言模型推理框架 项目介绍 InferLLM 是一个轻量且高效的大型语言模型（LLM）推理框架，灵感来源于 llma.cpp 项目，但它针对开发者友好性进行了改进。这个框架简化了结构，使得学习和上手更加容易，并将框架部分与内核部分解耦。不仅如此，InferLLM 还实现了高效率，移植了 llma.cpp 中的大部分内核，并提供了便捷的缓存管理机制。 项目技术...
【AI】推理系统和推理引擎的整体架构
weixin_45651194的博客
09-14 6950
本文主要是对B站Up主 ZOMI酱 相关视频的理解，可以认为是重点笔记。本文介绍了深度学习模型的全生命周期和推理系统、推理引擎的架构，并列出架构设计上的难点和挑战。
MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架
china365love的博客
11-22 1195
MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架。MindSpore提供了友好的设计和高效的执行，旨在提升数据科学家和算法工程师的开发体验，并为Ascend AI处理器提供原生支持，以及软硬件协同优化。同时，MindSpore作为全球AI开源社区，致力于进一步开发和丰富AI软硬件应用生态。欲了解更多详情，请查看我们的。
高性能深度学习推理平台 OpenPPL 正式开源！
Aceyclee的博客
07-14 2495
OpenPPL 是商汤基于自研高性能算子库的开源深度学习推理平台，能够让人工智能应用高效可靠地运行在现有的 CPU、GPU 等计算平台上，为云端场景提供人工智能推理服务。 官网：openppl.ai 在刚刚举行的 2021 世界人工智能大会（WAIC）上，商汤科技正式推出 OpenPPL 计划 —— 决定将深度学习推理部署引擎 SensePPL 中云端推理的能力开源给技术社区，从而加速 AI 技术的普及与进步！ ▎把推理交给 OpenPPL，把时间还给思考 OpenPPL 基于全自研高性能算子库，拥有极
nndeploy开源推理框架教程来袭，模型推理全流程，轻松上手，一键精通!
qq_42935931的博客
04-25 560
大家好，我们是 nndeploy 开源团队。我们专注于打造一款端到端的模型推理和部署框架 —— nndeploy，旨在为用户提供高效、便捷、灵活且兼容主流框架的模型推理和部署体验。此次，我们开发了的相关教程，，希望能帮助大家更好地学习和掌握这一工具。当前我们正处于发展阶段，如果您热爱开源、喜欢折腾，不论是出于学习目的，抑或是有更好的想法，欢迎加入我们，一起探索 nndeploy 的无限可能！
OpenR：一个用于大语言模型高级推理的开源框架
yorkhunter的博客
10-16 2178
24年10月来自伦敦大学学院、利物浦大学、上海交大、香港科技大学（广州分校）和西湖大学的论文“OpenR: An Open Source Framework for Advanced Reasoning with Large Language Models”。
列举开源的模型和推理框架
weixin_40548182的博客
06-13 1297
当然可以！下面是一个系统性的列表，按和两大类列出，并配上简要说明。
探索TNN_Demo：一款高效、易用的深度学习框架实践示例
gitblog_00075的博客
04-07 433
探索TNN_Demo：一款高效、易用的深度学习框架实践示例 是一个基于TNN（TensorFlow Lite Network）的深度学习模型应用演示项目，旨在为开发者提供便捷的AI模型部署和测试体验。该项目结合了轻量级深度学习框架的灵活性与实用性，适用于移动设备和嵌入式系统的低功耗计算。 技术解析 TNN框架： TNN是阿里巴巴开源的一款针对移动与IoT设备的深度学习推理框架，它基于TensorF...
[root@localhost ~]# lspci -t -+-[0000:bc]---00.0-[bd]--+-00.0 | +-00.1 | +-00.2 | \-00.3 +-[0000:bb]---00.0 +-[0000:ba]-+-00.0 | +-01.0 | \-02.0 +-[0000:b4]-+-01.0-[b6]-- | +-02.0 | +-03.0 | \-04.0 +-[0000:80]-+-00.0-[81]--+-00.0 | | \-00.1 | +-04.0-[82]--+-00.0 | | \-00.1 | +-08.0-[83]-- | +-0c.0-[84]-- | \-10.0-[85]--+-00.0 | \-00.1 解释一下这段代码，并标注哪些是总线，哪些是设备等等相关参数
08-27
<think>我们正在解析lspci -t命令的输出，该命令以树形结构显示PCI设备的总线层次关系。以下是一个典型的输出示例（来自引用[2]的示例，稍作整理）： ``` -[0000:00]-+-00.0 Intel Corporation 440FX - 82441FX PMC [Natoma] +-01.0 Intel Corporation 82371SB PIIX3 ISA [Natoma/Triton II] +-01.1 Intel Corporation 82371SB PIIX3 IDE [Natoma/Triton II] +-01.2 Intel Corporation 82371SB PIIX3 USB [Natoma/Triton II] +-01.3 Intel Corporation 82371AB/EB/MB PIIX4 ACPI +-02.0 Cirrus Logic GD 5446 +-03.0 Red Hat, Inc. Virtio console +-04.0 Red Hat, Inc. Virtio block device +-05.0 Red Hat, Inc. Virtio network device \-06.0 Red Hat, Inc. Virtio memory balloon ``` ### 解释树形结构中的元素 1. **根总线**： - 树形结构的起点是根总线（Root Bus），通常表示为`[0000:00]`（其中`0000`是PCI域，通常为0000；`00`是总线号）。 - 在示例中，根总线是`[0000:00]`，它是整个PCI设备树的起点。 2. **总线（Bus）**： - 总线是连接PCI设备的通道。在树形结构中，总线用方括号表示，如`[0000:00]`。 - 根总线下的设备可能连接到其他总线（子总线），但在此示例中，所有设备都直接连接在根总线上，没有显示子总线。 3. **设备（Device）**： - 每个设备由其在总线上的位置标识，格式为`总线:设备.功能`（如`00.0`、`01.0`等）。 - 在示例中，`00.0`、`01.0`等就是设备在总线上的位置。 - 设备位置后的字符串是设备描述，包括厂商和设备名称（如`Intel Corporation 440FX - 82441FX PMC [Natoma]`）。 4. **功能（Function）**： - 一个物理PCI设备可能包含多个功能（如音频、视频等），每个功能用一个数字表示（如`01.0`、`01.1`等）。 - 在示例中，`01.0`、`01.1`、`01.2`、`01.3`是同一个物理设备（设备01）的四个不同功能。 5. **连接符号**： - `-+-`：表示分支开始（有多个子设备）。 - `+-`：表示分支中的中间设备。 - `\-`：表示分支的最后一个设备。 - `|`：用于垂直连接，表示子设备继续向下延伸（在示例中没有出现，但其他输出中可能有）。 ### 解析设备位置格式 - **完整格式**：`[域:总线:设备.功能]`，但`lspci -t`输出中通常省略域和总线的重复部分，只显示设备位置（如`01.0`）。 - **示例分解**： - `00.0`：位于总线00，设备号00，功能0。 - `01.0`：位于总线00，设备号01，功能0。 - `01.1`：位于总线00，设备号01，功能1。 ### 关键参数说明 - **总线号（Bus Number）**：PCI总线的编号，范围00-FF（十六进制）。 - **设备号（Device Number）**：在总线上设备的编号，范围00-1F（5位，因为PCI总线最多支持32个设备）。 - **功能号（Function Number）**：一个设备内功能的编号，范围0-7（3位）。 ### 如何识别树形结构中的层级 - **第一层级**：根总线（如`-[0000:00]`）下的直接设备（如`00.0`、`01.0`等）都是顶级设备。 - **子总线**：如果一个设备连接了子总线，树形结构会缩进显示子总线及其设备。例如： ``` -[0000:00]-+-00.0 \-[0000:01]-+-01.0 \-02.0 ``` 这里`[0000:01]`是子总线（从属于总线00的设备），它下面有两个设备（`01.0`和`02.0`）。 ### 结合其他选项增强解析 - 使用`lspci -tv`：在树形结构中增加详细信息（如设备ID），便于更精确识别设备[^2]。 - 使用`lspci -t -nn`：显示设备ID（如`[8086:1234]`），其中`8086`是厂商ID，`1234`是设备ID。 ### 示例解析（引用[2]的输出） ``` -[0000:00]-+-00.0 Intel Corporation 440FX - 82441FX PMC [Natoma] +-01.0 Intel Corporation 82371SB PIIX3 ISA [Natoma/Triton II] +-01.1 Intel Corporation 82371SB PIIX3 IDE [Natoma/Triton II] +-01.2 Intel Corporation 82371SB PIIX3 USB [Natoma/Triton II] +-01.3 Intel Corporation 82371AB/EB/MB PIIX4 ACPI +-02.0 Cirrus Logic GD 5446 ...（其他设备） ``` 解析： - 所有设备都位于根总线`[0000:00]`上。 - 设备`01.0`到`01.3`是同一个物理设备（设备01）的四个功能。 - 设备`02.0`、`03.0`等是独立的设备。 ### 总结 `lspci -t`输出的树形结构直观展示了PCI总线的层次关系： 1. **根总线**是起点。 2. **设备**按总线位置（`总线:设备.功能`）列出。 3. **缩进和连接符**表示层级关系（子总线或设备功能）。 4. 结合`-v`或`-nn`选项可获取更详细的设备信息[^1][^2]。 通过这种解析，您可以快速识别系统中PCI设备的拓扑结构，用于硬件问题排查或性能优化。 §§相关问题§§ 1. 如何用 lspci 命令查看特定设备的详细信息？ 2. lspci 输出的设备 ID 如何映射到实际硬件型号？ 3. 在 Linux 中，还有哪些工具可以分析 PCI 设备树（如 sysfs）？</think>### 解析 `lspci -t` 命令输出的 PCI 设备树结构 `lspci -t` 以树形结构展示 PCI 设备的层次关系，直观呈现总线、设备和功能的父子关系。以下是关键元素的解析（基于引用[1][2]）： --- #### **1. 树形结构的符号含义** | **符号** | **含义** | |-----------|--------------------------------------------------------------------------| | `-[0000:00]` | 根总线（Domain:Bus），`0000` 是 PCI 域（通常为 0000），`00` 是总线号 | | `-+-` | 分支节点（有多个子设备） | | `+-` | 中间子设备（非末尾设备） | | `\-` | 末尾子设备（分支结束） | | `|` | 垂直连接符（表示子设备继续向下延伸） | | **缩进** | 表示层级关系（每级缩进代表更深层的从属关系） | --- #### **2. 设备位置标识格式** 每个设备条目遵循 **`[域:总线:设备.功能]`** 格式： ```bash -[0000:00]-+-00.0 Intel Corporation Device # 示例 \-[0000:01]-+-01.0 NVIDIA GPU \-01.1 NVIDIA Audio ``` - **域 (Domain)**：通常为 `0000`（多主机系统可能不同） - **总线 (Bus)**：PCI 总线的编号（如 `00`, `01`） - **设备 (Device)**：总线上的物理设备编号（如 `00`, `01`） - **功能 (Function)**：设备的多功能分区（如 `0`=主功能，`1`=音频，`2`=USB 控制器等） > ✅ **示例解析**： > - `[0000:00]`：根总线 > - `00.0`：总线 `00` 上的设备 `00`，功能 `0`（主功能） > - `[0000:01]`：子总线（从属于根总线） > - `01.0`：子总线 `01` 上的设备 `01`，功能 `0`（如 GPU 核心） > - `01.1`：同一设备的子功能（如 GPU 的音频输出） --- #### **3. 关键参数说明** - **总线层级**： - 缩进越深，表示越底层的总线或设备（如 `[0000:01:01.1]` 是 `[0000:01]` 的子设备） - 同级缩进表示并列设备（如多个 USB 控制器） - **设备描述**： - 厂商名称（如 `Intel Corporation`） - 设备类型（如 `Virtio block device`） - 结合 `lspci -nn` 可显示设备 ID（如 `[8086:1234]`，`8086`=Intel 厂商 ID）[^1] - **状态参数**（需结合 `lspci -v`）： - **`Cap+`**：支持 PCI 新功能列表（如电源管理、MSI 中断）[^3] - **`DEVSEL=fast`**：设备快速响应总线请求（高性能设备特征） - **`INTx-`**：当前未通过传统中断请求（不代表禁用）[^3] --- #### **4. 解析示例** 引用[2]的输出： ```bash -[0000:00]-+-00.0 Intel Corporation 440FX +-01.0 Intel Corporation PIIX3 ISA +-01.1 Intel Corporation PIIX3 IDE \-06.0 Red Hat Virtio memory balloon ``` 1. **根总线**：`[0000:00]` 2. **直接子设备**： - `00.0`：主板芯片组（440FX） - `01.0`–`01.1`：同一设备（`01`）的多功能分区（ISA 控制器 + IDE 控制器） - `06.0`：独立设备（Virtio 内存气球驱动） --- #### **5. 增强解析技巧** - **显示详细信息**：`lspci -tv`（添加设备描述和状态）[^2] - **显示设备 ID**：`lspci -tnn`（输出 `[厂商ID:设备ID]` 格式，便于查询硬件型号） - **过滤设备**：`lspci -t -s 01:00.0`（仅显示总线 `01`、设备 `00`、功能 `0` 的子树） > 💡 **自动化建议**： > 用脚本解析树形结构时（如 Python），通过缩进深度计算层级关系（参考[引用示例](#步骤-4-自动化解析工具)）。 --- ### 总结 `lspci -t` 的树形输出本质是 PCI 总线的拓扑映射： 1. **根总线**为起点，**子总线**和**设备**通过缩进表示从属关系 2. **设备位置**（`域:总线:设备.功能`）是唯一标识 3. 结合 `-v`/`-nn` 选项可获取技术细节（如中断状态、设备 ID）[^1][^3] 通过此结构，可快速定位硬件位置（如排查设备冲突或分析性能瓶颈）[^1]。 ---
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