PostSlate的一名软件工程师详细介绍了他们在生产边缘设备上实现厂商无关的机器学习推理的经验。为了实现跨NVIDIA、AMD和Apple Silicon等各种硬件的广泛兼容性，他们选择了ncnn的Vulkan后端，该后端绕过了CUDA等厂商特定的解决方案。这种方法显著缩短了诸如面部检测和嵌入等任务的推理时间，并通过利用现有的Vulkan驱动程序简化了部署。 AI
影响 简化了在各种边缘硬件上部署ML模型的过程，有可能加速在消费类应用中的采用。
排序理由 该条目讨论了在边缘设备上运行ML模型的具体技术实现细节，重点关注特定的软件后端（ncnn Vulkan），而不是新的模型发布或重大的行业趋势。
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