MindSpore Lite整體架構介紹
MindSpore Lite框架的總體架構如下所示：

? 前端（Frontend）： 負責模型生成，用戶可以通過模型構建接口構建模型，將第三方模型和MindSpore訓練的模型轉換為MindSpore Lite模型，其中第三方模型包括TensorFlow Lite、Caffe 1.0和ONNX模型。
? IR： 負責MindSpore的Tensor定義、算子定義和圖定義。
? Backend： 基于IR進行圖優化，包括GHLO、GLLO和量化三部分。其中，GHLO負責和硬件無關的優化，如算子融合、常量折疊等；GLLO負責與硬件相關的優化；量化Quantizer支持權重量化、激活值量化等訓練后量化手段。
? Runtime： 智能終端的推理運行時，其中session負責會話管理，提供對外接口；線程池和并行原語負責圖執行使用的線程池管理，內存分配負責圖執行中各個算子的內存復用，算子庫提供CPU、GPU和NPU算子。
? Micro： IoT設備的運行時，包括模型生成.c文件、線程池、內存復用和算子庫。
其中，Runtime和Micro共享底層的算子庫、內存分配、線程池、并行原語等基礎設施層。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MindSpore Lite整体架构介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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