标签：推理

2026-03-13andy阅读(58)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 ...

2026-03-13andy阅读(61)评论(0)

如何利用 ASan 与 HWAsan 精准定位 Android 端侧推理引擎的内存损坏 在开发基于 ncnn、MNN 或 TFLite 等框架的 Android 端侧推理引擎时，由于涉及大量 C++ 原始指针操作、高性能内存池管理以及复杂的...

2026-03-13andy阅读(57)评论(0)

如何在 Android 端优雅处理 TFLite 模型动态尺寸推理而无需频繁重构计算图 在移动端 AI 开发中，我们经常遇到输入尺寸不固定的场景，如 OCR 识别（文本行长度不一）、超分辨率（图片尺寸各异）或音频处理（时长不同）。传统的做法...

2026-03-12andy阅读(64)评论(0)

如何在 Android 端使用 Memory Mapping (mmap) 技术防止大模型推理引发 OOM 在移动端部署 AI 模型（如 LLM、大参数量 CNN）时，最常见的痛点就是 OOM (Out Of Memory)。传统的加载方式...

2026-03-12andy阅读(67)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...

2026-03-11andy阅读(61)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 ...

2026-03-09andy阅读(68)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...

2026-03-09andy阅读(63)评论(0)

背景：为什么 AI 推理需要 TEE？ 在端侧 AI 场景中，模型权重和用户隐私数据（如人脸特征、生物信息）通常是最高级别的核心资产。传统的推理过程在 CPU 或 GPU 的通用内存中进行，极易受到 Root 提权攻击或恶意内存扫描。TEE...

2026-03-08andy阅读(71)评论(0)

如何通过共享内存机制消除 TEE 内部推理的 Normal/Secure World 拷贝延迟 在端侧 AI 安全推理场景中，为了保护模型权重或输入数据（如人脸特征、指纹信息），开发者通常将推理引擎部署在 TEE（可信执行环境，如 OP-T...

2026-03-07andy阅读(62)评论(0)

如何通过 OP-TEE 的 TA 与 CA 通信机制实现 AI 推理请求的安全转发与身份验核 在端侧 AI 部署中，保护模型权重和推理请求不被恶意劫持至关重要。传统的 Linux 环境（REE）容易受到 Root 提权攻击。通过 ARM T...