标签：安卓

2026-07-19andy阅读(283)评论(0)

前言 在安卓端侧推理（如使用 MNN、NCNN 或 TFLite）时，经常会遇到框架不支持某些特殊算子（如特定的激活函数、自定义的特征融合层）的情况。此时，如果回退到 CPU 执行会造成严重的性能瓶颈。本文将介绍如何编写一个 OpenGL ...

2026-03-24andy阅读(290)评论(0)

在车载座舱（IVI）系统中，DMS（驾驶员监控）、OMS（乘客监控）等 AI 模型常驻后台运行。然而，AI 模型推理是内存「大户」，极易触发 Linux 的 OOM Killer 或安卓的 LMKD（Low Memory Killer Da...

2026-03-14andy阅读(245)评论(0)

1. 为什么你的 AR 应用会卡顿？ 在开发基于 TensorFlow Lite、MNN 或 NCNN 的实时 AR（增强现实）应用时，开发者常遇到“画面撕裂”或“UI 坐标漂移”的问题。根本原因是 AI 推理频率（如 20-40ms）与系...

2026-03-13andy阅读(312)评论(0)

在移动端部署深度学习模型（如使用 MNN、NCNN 或 TFLite）时，开发者常遇到这样的困境：模型刚启动时推理飞快，但持续运行几分钟后，帧率骤降。这通常是由于安卓系统的温控系统（Thermal Service）为了保护硬件，强制降低了 ...

2026-03-12andy阅读(350)评论(0)

如何解决安卓 OpenCL GPU 推理比 CPU 慢的“负优化”问题？ 在端侧 AI 开发中，很多开发者习惯性地认为“GPU 肯定比 CPU 快”。但在安卓平台上，当你兴冲冲地把 NCNN、MNN 或 TNN 切换到 OpenCL 后端时...

2026-03-09andy阅读(307)评论(0)

如何通过 CPU 亲和性绑定控制推理线程：解决安卓系统大小核切换导致的性能波动 在移动端部署 AI 模型（如人脸识别、实时滤镜）时，开发者常遇到一个棘手现象：同一模型在同一台手机上，有时推理仅需 20ms，有时却突然跳到 100ms。这种性...

2026-03-02andy阅读(298)评论(0)

背景 在许多低端安卓设备上，GPU 驱动对 Vulkan 的支持不完善甚至完全缺失，迫使我们必须回到 CPU (ARM NEON) 进行推理。为了追求速度，开发者通常会开启 ncnn 的 FP16 模式，但在执行深度模型或具有全局平均池化（...

2026-02-09andy阅读(302)评论(0)

车载信息娱乐系统（IVI）作为汽车的智能中枢，其安全性至关重要。Android 平台使用 SELinux（Security-Enhanced Linux）来实现强制访问控制（MAC），它是保护 IVI 系统不受恶意或错误行为侵害的“安全带”...

2026-02-06andy阅读(519)评论(0)

车载信息娱乐系统（IVI）中的AI应用，如高级驾驶辅助系统（ADAS）中的计算机视觉模型或智能语音助手，通常需要瞬时占用大量的内存进行模型推理。如果系统内存紧张，这种突发的内存需求很容易触发Linux内核的内存回收机制，甚至Low Memo...