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使用Vulkan后端简化边缘设备上的ML推理
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。
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PaddleOCR 工具包使用 ncnn 在 C++ 中重新实现
一位开发者使用 ncnn 推理框架，在 C++ 中实现了流行的 OCR 工具包 PaddleOCR。此新实现支持 PaddleOCR 模型 v3 至 v6 版本。开发者选择 ncnn 是因为它比官方 Paddle C++ 运行时具有更轻的依赖性和更快的性能，旨在简化用户的部署。