【部署优化篇四】《DeepSeek移动端优化：CoreML/TFLite实战对比》

手机里的AI助手能秒速回答你的问题，游戏人物能实时追踪你的表情变化，这些酷炫功能的背后都离不开移动端机器学习框架的支撑。今天我们就来撕开两个当红炸子鸡框架CoreML和TFLite的神秘面纱，看看它们在模型优化这件事上到底藏着哪些独门绝技。

一、移动端优化的生存法则

在讨论具体框架之前，我们必须先建立移动端优化的基本认知框架。想象你正在把一头大象（深度学习模型）塞进蚂蚁窝（手机芯片），这需要同时解决三个不可能三角：

1. 性能铁律：iPhone 13的神经引擎峰值算力16TOPS，安卓旗舰的NPU约12TOPS，但实际可用算力往往只有标称值的30%
2. 内存悬崖：主流手机内存6-8GB，但系统常占用过半，留给模型的内存预算通常不超过500MB
3. 能耗诅咒：持续满负荷运行NPU，手机续航会以肉眼可见的速度下降，实测显示每秒推理耗能约0.3-0.5焦耳

这些约束条件倒逼出移动端优化的三大金规：