Paddle Lite是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。

当前Paddle Lite不仅在百度内部业务中得到全面应用，也成功支持了众多外部用户和企业的生产任务。

主要特性

多硬件支持：

Paddle Lite架构已经验证和完整支持从 Mobile 到 Server 多种硬件平台，包括 ARM CPU、Mali GPU、Adreno GPU、华为 NPU，以及 FPGA 等，且正在不断增加更多新硬件支持。

各个硬件平台的 Kernel 在代码层和执行层互不干扰，用户不仅可以自由插拔任何硬件，还支持任意系统可见硬件之间的混合调度。

轻量级部署：

Paddle Lite在设计上对图优化模块和执行引擎实现了良好的解耦拆分，移动端可以直接部署执行阶段，无任何第三方依赖。

包含完整的80个 op+85个 Kernel 的动态库，对于ARMV7只有800K，ARMV8下为1.3M，并可以通过裁剪预测库进一步减小预测库文件大小。

高性能：

极致的 ARM CPU 性能优化：针对不同微架构特点实现kernel的定制，最大发挥计算性能，在主流模型上展现出领先的速度优势。

支持 PaddleSlim模型压缩工具：支持量化训练、离线量化等多种量化方式，最优可在不损失精度的前提下进一步提升模型推理性能。性能数据请参考 benchmark。

多模型多算子：

Paddle Lite和PaddlePaddle训练框架的OP对齐，提供广泛的模型支持能力。

目前已严格验证24个模型200个OP的精度和性能，对视觉类模型做到了较为充分的支持，覆盖分类、检测和定位，包含了特色的OCR模型的支持，并在不断丰富中。具体请参考支持OP。

强大的图分析和优化能力：

不同于常规的移动端预测引擎基于 Python 脚本工具转化模型， Lite 架构上有完整基于 C++ 开发的 IR 及相应 Pass 集合，以支持操作熔合，计算剪枝，存储优化，量化计算等多类计算图优化。更多的优化策略可以简单通过 新增 Pass 的方式模块化支持。

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