疫情虽犹在，研发不停步！
这一次，AI冲在了疫情的前线，各种消防安检、医生助理、智能配送、声控电梯等人工智能技术积极地应用在了各种实际场景中，让很多的企业都使用上了AI技术，提高了解决问题的能力。
Tengine：自主知识产权的商用级AIoT智能开发平台发布最新开源版本
OPEN AI LAB一直致力于为企业赋能，降低AI使用的门槛，快速启动AI的应用落地，减少前期大量的资源投入，所以特别重点打造自主知识产权的商用级AloT智能开发平台-Tengine。
自从Tengine 2017年底首次在GitHub尝试开放源代码，得到很多开发者的关注和肯定。2020年，为了让更多的开发者、企业使用真正可以使用AI技术去赋能场景，去创造价值， Tengine决定加速开放、开源的节奏，建设真正有吸引力的自主知识产权的开源项目，为AIoT开发者打造最佳的开发平台，赋能AIoT全产业链，Powered by Tengine！
2020年，Tengine再次升级，要为开发者送上大礼包啦！
4月将和开源世界里的社区大咖联合发布新版本，敬请期待
我们计划会在2020年更新5次开源版本，会陆续迭代，其中四月份还将和开源世界里的社区大咖联合发布新版本，那将是开发界的重磅事件，敬请期待！
大礼包派发节奏，立即体验新功能
Tengine v1.12开源更新内容：
1.全面提升Arm CPU推理性能
a.增加Tengine Arm32 性能算子
b.更新并新增了Tengine Arm64 性能算子
c.增加卷积实现-Winograd
d.在Arm64/Arm32性能优化的基础上对Arm A72/A17进行了定制优化，进一步提高性能
全面性能数据可参考Tengine Benchmark
2.将编译方式由原先的Makefile更改为更受大家欢迎的CMake编译
3.重新制作了模型转换工具，定义了更加标准化的标准神经网络中间层描述-NNIR，同时提升了模型转换工具的使用体验
4.新增了很多ONNX的算子支持，满足大家对PyTorch日益增长的热情
Tengine v1.12 下载页面链接
（复制链接在浏览器打开，点击阅读原文进入下载页面）
https://github.com/OAID/Tengine
还有不停更新的手把手教程等着你哦~
https://github.com/OAID/Tengine/wiki
升级更新解决三大痛点和难点
人工智能从算法向智能前端产品延伸成为显著趋势，但仅依靠纯软件形式，往往出现算法效率打折扣、落地性差的问题; 另外，而且即便是对自建AI团队的行业头部企业来说，AI应用落地的人力和资源投入都是巨大的。
这其中主要面临三大痛点和难点：
一、芯片种类多并且多是异构计算平台，选型、部署难度大
二、芯片有效算力挖掘不充分
三、 软件环境复杂：包括各种OS（Linux, Android, RTOS, Bare-Metal) 和各种深度学习框架
为了帮助客户快速高效整合产业上下游，提升算法移植/部署效能，助力加快产业链演进周期；针对AIoT行业的三大痛点和难点，Tengine交出了这样的答卷：
痛点一、芯片种类多并且多是异构计算平台，硬件复杂
解决方案：Tengine对硬件底层进行抽象，Tengine提供跨芯片平台统一API接口，底层适配主流芯片AIoT芯片如HiSilicon、 Rockchips、Amlogic等。通过统一的API接口屏蔽不同的硬件差异，通过动态调度器实现算力异构调度。(Tengine调用NPU的功能涉及到相关商业合作伙伴利益，暂无法提供源代码给开源社区开发者，希望体验的用户可以与我们联系获取：support@openailab.com)
痛点二、芯片有效算力挖掘不充分，性能阻碍场景应用落地
解决方案：尽管神经网络加速器潮流涌至，CPU的高通用性、易编程以及良好的生态仍旧是快速应用落地的首选。Tengine对CPU的性能进行深度优化，以满足苛刻的端侧神经网络推理对性能的诉求。内存管理上Tengine运行模型时，自动对内存进行优化，如申请内存池、动态释放等；推理速度上Tengine针对CPU的指令级和微架构进行算子优化，支持int8等低精度计算，支持异构的动态调度，实现2~10倍的性能提升。(int8已经有商用客户在使用，后续随着内部整理以及开发者需求逐步开放，希望体验的用户可以与我们联系获取：support@openailab.com)
痛点三、软件环境复杂，包括各种OS（Linux, Android, RTOS, Bare-Metal) 和各种深度学习框架
解决方案：Tengine不依赖于除C/C++以外的任何第三方库，采用模块化设计，核心模块只有几十KB大小，因此可以兼容Linux、Android、iOS、RTOS等主流边缘侧操作系统。Tengine支持将Caffe/TensorFlow/TensorFlow lite/MXNet/ONNX/Darknet等各类模型训练框架的模型转换成Tengine的标准神经网络中间层描述-NNIR，同时对模型进行图层级优化如图层融合、子图切分等。同时定义统一的应用开发接口，实现无缝兼容多种训练框架。
AI开发者是AI的“魂”，只有更多的AI开发者参与到实际的生产、生活场景开发中去，才能碰撞激发出更多优秀的创意，开源“show me the code”无疑是真正打破壁垒、凝聚广大开发者的关键因素。Tengine就希望能够通过开源为 AI 产业夯实基础，为广大的AIoT应用开发者打通算法部署到不同硬件环境的工作流，加速面向场景的AI算法在嵌入式边缘设备上快速迁移，最终实现万物智能。
欢迎AI开发者们下载Tengine v1.12，支持自主知识产权商业级别的AIoT智能开发平台，更多新功能敬请期待！
Tengine v1.12 下载页面链接
（复制链接在浏览器打开，点击阅读原文进入下载页面）
https://github.com/OAID/Tengine
