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目前单个嵌入式设备算力不足以训练模型，运行大语言模型进行推理算力也是很吃紧的。嵌入式设备上可以部署轻量模型推理软件栈。

如何构建嵌入式设备模型软件栈：

1、构建自己的模型文件格式。

2、构建python，c接口库，提供模型构建工具集，模型推理接口库等。

3、支持TensorFlow，PyTorch，ONNX等模型，并提供工具将这些模型转换成自己的模型，而且提供工具分析自己的模型。

4、提供模型评估工具，支持精度评估，性能评估，内存评估等。

5、支持推理，量化，稀疏，矩阵运算，自定义算子，动态shape，数据排布等特性和功能，支持NPU/GPU/CPU调度，Cache管理等硬件管理，支持图级别/算子级别/内存优化等优化机制和流程。

6、算子可以运行在CPU上（可用SVE，NEON指令扩展等优化性能），可以运行在GPU，NPU，TPU上，其中TPU是谷歌自研的。

7、端侧使用GPU运行算子可以用OpenGL，OpenCL，Vulkan等库，MNN，NCNN是对这些库进行了封装。在NPU上运行算子需要使用专用的NPU软件栈，ARM的NPU软件栈是ARM NN。