近日，借OPEN AI LAB(开放智能) AI端侧推理框架Tengine-Lite开源之际，同为tengine核心开发者的端侧开源界“四大卷王”齐聚一堂，共话AI。

此次畅聊涉及两方面内容，首先，Tengine-Lite项目负责人圈圈虫为众大咖抽丝剥茧，层层揭开了Tengine-Lite神秘面纱。同时，“四大卷王”也是真情流露，与大家真诚分享了端侧框架的发展之路。
那么，传说中的“四大卷王”究竟何许人也？小编帮诸位准备了人物画像，我们一睹为快~

Tengine-Lite，驱动最强大脑

越来越多的手机市场用户，会在意APP的大小。当然，IoT领域用户也不例外。在低功耗的浪潮下，芯片越来越倾向于片上SRAM与Flash的结构。Tengine-Lite二进制文件库(包括.a静态库与.so的动态库)大小急剧减小，以.so动态库为例，Tengine-Lite库文件大小相较Tengine，较小非常显著。

Tengine-Lite采用前后端松耦合设计，框架和计算库采用Plug-in，可以更好地保证后续异构后端的灵活挂载。同时，Tengine-Lite高效的运作思维，使得源代码编译时间大幅缩减，极大的增强了用户代码编译的体验感。

Tengine-Lite，给你“稳稳的幸福”

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。

Tengine-Lite，用智慧“流畅运行”

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！