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前言：为什么需要关注移动端AI推理

在人工智能应用落地的过程中，将训练好的神经网络模型部署到嵌入式设备上面临诸多挑战。相比桌面级GPU，嵌入式平台（如RK3588）的算力和内存资源都更加有限。NCNN作为腾讯开源的轻量级神经网络推理框架，凭借其优异的跨平台性能和极致的优化能力，成为嵌入式AI部署的首选方案之一。本文将以ResNet50图像分类模型为例，完整展示从环境搭建到量化优化的全流程，帮助读者掌握移动端AI部署的核心技术。

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本文基于: RK3588 MNN CPU/Vulkan/OpenCL ResNet50推理测试

一、环境准备与框架编译

1.1 获取NCNN源码

git clone https://github.com/Tencent/ncnn.git
cd ncnn
git submodule update --init  # 初始化依赖的子模块

关键解释：
这里通过git获取NCNN的最新代码，git submodule update用于同步依赖的第三方库（如GoogleTest）。完整的源码是后续编译的基础。

1.2 安装必要依赖

apt install libprotobuf-dev -y   # Protocol Buffers运行时库
apt install protobuf-compiler -y # Protocol Buffers编译器
pip3 install pnnx                # PyTorch模型转换工具

技术背景：
Protocol Buffers是NCNN模型文件的序列化工具，libprotobuf-dev提供C++接口支持。PNNX是专为NCNN设计的PyTorch模型转换器，可将PyTorch模型转换为NCNN支持的格式。

1.3 编译NCNN

mkdir -p build && cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DNCNN_VULKAN=ON -DNCNN_BUILD_BENCHMARK=ON ..
make -j1  # 单线程编译避免内存不足

编译选项解析：

• DNCNN_VULKAN=ON：启用Vulkan GPU加速支持，利用RK3588的Mali-G610 GPU
• DNCNN_BUILD_BENCHMARK=ON：编译性能测试工具
• -j1：在内存有限的设备上避免并行编译导致的内存溢出

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二、模型导出与转换

2.1 生成ONNX模型