灵活的框架 可自定义的操作
将机器学习框架与云解决方案协同应用于可扩展的人工智能
软件堆栈
MulticoreWare展示了在像ONNX、TensorFlow Lite（TFLite）以及Android神经网络（NN）框架等运行时环境中的强大专业知识。我们提供了优化和加速机器学习模型推断和训练的解决方案，确保在各种硬件平台上的高效执行。
AI / ML 加速器（人工智能 / 机器学习加速器）
MulticoreWare在通过各种技术进行模型优化方面表现卓越，包括修剪（pruning）、量化（quantization）和知识蒸馏（knowledge distillation）。修剪涉及有选择地删除不太重要的网络组件，减小模型大小和计算要求。量化压缩模型的权重和激活值，以在硬件上进行更高效的推断。
此外，MulticoreWare对Android NN的支持，尤其是神经网络API（NNAPI），通过专用的AI硬件加速器实现了机器学习操作在Android设备上的高效执行，提升了整体性能和响应速度。我们在ONNX和TFLite运行时方面的熟练掌握使模型的部署和互操作能够无缝进行。
MulticoreWare拥有广泛的经验，可以开发Android NN驱动程序并实施模型推断卸载到特定的AI加速器上。我们的专业知识还包括将客户定制的AI引擎后端集成到运行时中，从而为浮点和量化模型优化流水线。
这一能力使得机器学习工作负载能够在Android设备上实现无缝执行，同时充分发挥专用AI加速器的性能。MulticoreWare在定制集成、优化和硬件加速方面的专业知识有助于在移动环境中实现高效和高性能的AI部署。
当前C++库的使用
MulticoreWare在TensorFlow和PyTorch中执行的任务主要依赖于C++14/17的使用。我们的方法强调基于模板的灵活性，而不是传统的类/接口结构，从而实现可适应和高效的代码设计。这种编码策略增强了项目中的代码可靠性、性能和可维护性。此外，这种方法通过共享独特指针实现了自动资源管理。
MulticoreWare对标准库容器和算法的使用表明我们致力于建立和优化的编码实践。对STL（标准模板库）、错误处理、元编程和库利用的全面方法强调了我们团队致力于生成稳定、高效和可维护软件解决方案的承诺。
我们的工程师擅长创建具有模块化和可适应性的层实现过程。这种设计策略允许在开发过程中无缝集成不同层，促进了代码的可重用性和可维护性。内核切换使得能够在运行时高效选择优化的计算内核，有助于提高性能并实现定制的硬件利用。
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