MicroFlow 的设计目标与架构
Rust 编程语言的优势
编译器驱动的推理架构
MicroFlow 的编译器在主机上运行,并对神经网络模型进行解析和静态优化。模型的解析过程涉及使用 FlatBuffers 反序列化工具对 TensorFlow Lite 格式的模型进行解析,并生成相应的内存结构和代码。这种静态编译的方式确保了所有的内存分配在编译期就已确定,避免了运行时的动态分配,从而提升了推理过程的稳定性和效率。
MicroFlow 与现有方案的对比
实验与应用表现
结语
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MicroFlow 的设计目标与架构
Rust 编程语言的优势
编译器驱动的推理架构
MicroFlow 与现有方案的对比
实验与应用表现
结语
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