EMLL(Edge ML Library)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。
下面是单精度矩阵乘法的测试结果：
矩阵乘法的通式为 C[MxN] = A[MxK] B[KxN]；所列数据为全行主序和全列主序的最好性能。
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。
EMLL 应用接口
EMLL提供基于 C 的接口，详情请见 Usage_ZH.md。
| 函数类型 | 函数名称 | 函数参数 |
|---|---|---|
| 矩阵乘法 | data_type + "gemm" | 源矩阵排列顺序，各矩阵地址，M，N，K，beta，并行线程数 |
| 全连接层(单精度) | "fc" | src/weight/bias/output的地址，M，K，N，源矩阵排列顺序，(并行线程数) |
| 量化 | "quantize_" + "symmetric"/"asymmetric" + input_type + output_type | 输入数组，输出数组，(输出零点值)，缩放值，数组大小，输入范围 |
| 重量化 | "requantize_" + "symmetric/asymmetric" + "_XtoY" | 输入数组，输出数组，(输出零点值)，输出缩放值，数组大小，输入范围 |
| 偏置 | "bias" + data_type | 被偏置的矩阵，标量偏置，平行于主方向的向量偏置，平行于次方向的向量偏置，矩阵大小 |
各函数支持的数据类型
| 处理器 | 矩阵乘法 | 偏置 | 量化 | 重量化 |
|---|---|---|---|---|
| ARMv7a 32-bit | fp32，(u)int8 | fp32，int32 | fp32 -> (u)int16/(u)int8 | int32 -> (u)int16/(u)int8，int16 -> (u)int8 |
| ARMv8a 64-bit | fp32，fp16，(u)int8 | fp32，int32 | fp32 -> (u)int16/(u)int8 | int32 -> (u)int16/(u)int8，int16 -> (u)int8 |
EMLL 支持在 Linux 和安卓系统上运行。
EMLL 支持用 GCC 和 Clang 编译。
