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Tengine 由 OPEN AI LAB 主导开发，该项目实现了深度学习神经网络模型在嵌入式设备上的快速、高效部署需求。为实现在众多 AIoT 应用中的跨平台部署，本项目使用 C 语言进行核心模块开发，针对嵌入式设备资源有限的特点进行了深度框架裁剪。同时采用了完全分离的前后端设计，有利于 CPU、GPU、NPU 等异构计算单元的快速移植和部署，降低评估、迁移成本。

Tengine 核心代码由 4 个模块组成：

• device：NN Operators 后端模块，已提供 CPU、GPU、NPU 参考代码；
• scheduler：框架核心部件，包括 NNIR、计算图、硬件资源、模型解析器的调度和执行模块；
• operator：NN Operators 前端模块，实现 NN Operators 注册、初始化；
• serializer：模型解析器，实现 tmfile 格式的网络模型参数解析。

• 快速编译 基于 cmake 实现简单的跨平台编译。

• examples 提供基础的分类、检测算法用例，根据 issue 需求持续更新。
• 源安装 提供ubuntu系统的apt-get命令行安装和试用，目前支持x86/A311D硬件。

• 百度网盘 （提取码：7ke5）

• Google Drive

• 预编译版本 ：提供 Ubuntu 18.04 系统上预编译好的模型转换工具；
• 在线转换版本 ：基于 WebAssembly 实现（浏览器本地转换，模型不会上传；
• 源码编译 ：建议在服务器或者PC上编译，指令如下：

  mkdir build && cd build
  cmake -DTENGINE_BUILD_CONVERT_TOOL=ON ..
  make -j`nproc`
  

• 源码编译：已开源量化工具源码，已支持 uint8/int8。

• Benchmark 基础网络速度评估工具，欢迎大家更新。

• TIM-VX VeriSilicon NPU 使用指南。

• AutoKernel 是一个简单易用，低门槛的自动算子优化工具，AutoKernel Plugin实现了自动优化算子一键部署到 Tengine 中。

• SuperEdge 借助 SuperEdge 边缘计算的开源容器管理系统，提供更便捷的业务管理方案；
• How to use Tengine with SuperEdge 容器使用指南；
• Video Capture user manual Demo 依赖文件生成指南。

• Road map

Tengine Lite 参考和借鉴了下列项目：

• Caffe
• Tensorflow
• MegEngine
• ONNX
• ncnn
• FeatherCNN
• MNN
• Paddle Lite
• ACL
• stb
• convertmodel
• TIM-VX
• SuperEdge

• Apache 2.0

• [在线上报功能] 在线上报功能主要目的是了解Tengine的使用信息，信息用于优化和迭代Tengine，不会影响任何正常功能。该功能默认开启，如需关闭，可修改如下配置关闭：(主目录 CMakeLists.txt ) OPTION (TENGINE_ONLINE_REPORT "online report" OFF)

• FAQ 常见问题

• Github issues
• QQ 群: 829565581
• Email: Support@openailab.com