速度快、模型小，加成OpenCV，自带人脸分析！端侧推理新选择Tengine-Lite

性能抖动会对嵌入式平台和手机平台的系统性能设计、用户使用体验带来较大影响。考虑到这一点，Tengine-Lite在单核、双核、多核的性能稳定性方面，相较Tengine有明显提升。

目前，Tengine-Lite是市面上唯一可在各种嵌入式操作系统上运行的AI计算框架。不但可以在FreeRTOS\RTT\Lite-OS等极简的实时操作系统或裸机Bare-matel上运行，还可以在MCU、RISC-V等低功耗、资源极为有限的IoT芯片主控上运行。

架构重构后兼容性方面，也是用户比较关心的。现有以下四点说明：

1、 NNIR模型格式保留现有tmfile格式，兼容当前应用，用户现有tmfile模型可以无缝切换到新的Tengine-Lite上运行；

2、 编译方式统一，采用CMake进行编译管理，并将新增一些编译配置选项（新功能和新特性）；

3、 依旧提供.so动态库和.a静态库形式，若想不修改代码可以通过rename库文件的方式进行代码复用；

4、 保留绝大多数常用API不变，会增减部分API。原则是删减对用户无效或极少使用的API，新增API主要是功能性的，更改的API是提升用户反馈的易用性；当然也会提供API修改对比文档。

Tengine开源3年来，表现可圈可点。相信此次“后浪”Tengine-Lite开源，定会在保持原有优势项的基础上，不断精进，继续为海量AIoT应用和设备提供高性能AI推理的技术支持，赋能万物，万物智能！

另外再介绍两个工作：