高性能端侧机器学习计算库 EMLL
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EMLL是一个为加速终端侧设备上机器学习的推理而设计，提供基于端侧处理器的高性能机器学习计算函数库。EMLL支持fp32、fp16、int8等数据类型，已在有道词典笔、翻译王和超级词典等硬件产品的机器翻译和语音识别引擎中应用，大幅降低了推理延迟。
特点
高性能EMLL实现的矩阵乘法函数，为端侧人工智能中常见的扁平矩阵作了专门的优化，为各常见ARM处理器作了特定的优化。对于cortex-A35/A53/A55处理器，本库针对它们的流水线特点，使用了汇编级别的优化。易用性
EMLL使用的函数接口在参数设计上力求简洁直接，矩阵乘法去掉了不常用的LD*参数，矩阵和向量的传递通过指针和整数维度分别传递。本库的构建和运行不依赖第三方计算库。扩展性
对于矩阵乘法和量化函数，EMLL 库提取了它们和架构无关的代码作为通用的宏，这些宏可以在支持新的CPU架构时大大节省所需的代码量。
项目地址：
https://gitee.com/mirrors/emll
