2021年，ncnn发展的如何了？
2021年，NCNN 的发展可以说是稳健而持续，并没有经历那种“颠覆式”的飞跃，但其作为一款专注于移动端和嵌入式设备的深度学习推理框架，在易用性、性能优化、模型支持以及社区生态等方面都取得了扎实的进步。
一、 性能优化与硬件适配：持续深耕，更上层楼
NCNN 的核心竞争力之一就是其对各种硬件平台的极致优化。2021年，开发者们并没有停下脚步，继续在以下几个方面发力：
ARM Neon 优化深化： 移动端设备的核心是 ARM 处理器，NCNN 对 ARM Neon 指令集的优化一直是重中之重。2021年，在已有的良好基础上，NCNN 继续对卷积、矩阵乘法等核心算子进行了更细致的汇编级优化，进一步榨取了 CPU 的性能潜力，特别是在一些新型 ARM 架构上，NCNN 的表现尤为抢眼。这使得在 CPU 上运行的推理速度比以往更快，对于一些对实时性要求极高的应用场景（如实时人脸识别、物体检测）来说，这无疑是雪中送炭。
DSP 和 GPU 适配增强： 除了 CPU，NCNN 也积极拥抱移动端更强大的协处理器。2021年，NCNN 在对 Qualcomm DSP (Hexagon SDK) 和 ARM Mali GPU 的支持上进行了多项改进。这包括：
DSP 算子库的扩充与优化： 开发者们不断将更多 NCNN 的核心算子移植到 DSP 上，并针对 DSP 的数据并行特性进行优化，使得一些计算密集型的模型能够更高效地在 DSP 上运行，显著降低功耗。
Vulkan 兼容性提升： Vulkan 作为新一代的图形和计算 API，在移动端 GPU 上有更广泛的支持和更好的性能潜力。2021年，NCNN 进一步优化了 Vulkan 后端，提升了 GPU 推理的稳定性和兼容性，能够更好地利用 GPU 的并行计算能力，实现更快的推理速度。
低精度计算支持： 随着模型日益复杂，对模型大小和推理速度的要求也越来越高。NCNN 在 2021年继续加强了对 INT8 等低精度量化模型的支持。这不仅包括了量化算子的优化，还涉及到了量化流程的改进，使得开发者能够更方便地将 FP32 模型转换为 INT8 模型，并在保持较高精度的前提下，大幅提升推理速度和降低内存占用。
二、 模型支持与新特性：兼容并蓄，与时俱进
NCNN 的生命力在于其对各类主流深度学习框架模型的支持能力。2021年，NCNN 在模型兼容性和新增特性方面也颇有建树：
更多主流框架模型转换支持： NCNN 的核心价值在于其能够将 PyTorch, TensorFlow, Caffe 等主流框架训练好的模型转换为自己的 `.param` 和 `.bin` 格式，并在移动端高效运行。2021年，NCNN 持续关注最新的模型结构和优化技术，并相应地更新了其模型转换工具，增加了对更多新出现的模型层和算子的支持，使得开发者能够更轻松地将最新的研究成果部署到移动端。
新的算子和层支持： 深度学习模型的发展日新月异，新的模型架构和激活函数层出不穷。NCNN 在 2021年增加了对一些常用且重要的算子和层的支持，例如一些特殊的激活函数、注意力机制相关的模块等，这使得 NCNN 能够应对更广泛的模型需求，减少了模型转换过程中的“痛点”。
模型优化工具的增强： 除了模型转换，NCNN 还提供了一些模型优化工具，例如模型压缩、剪枝等。2021年，这些工具也得到了更新和完善，能够帮助开发者进一步减小模型体积，提升推理效率。
三、 易用性与开发者体验：化繁为简，赋能开发者
NCNN 深受开发者喜爱的一个重要原因就是其相对简单的接口和清晰的设计。2021年，在保持这一优势的同时，也进行了不少提升：
API 改进与文档完善： 开发者社区的反馈是 NCNN 不断进步的重要动力。2021年，NCNN 在 API 的设计上进行了一些小范围的调整，使得接口更加直观易用。同时，开发者们也投入了更多精力去完善官方文档，提供了更详尽的示例代码和使用说明，尤其是在针对不同硬件平台进行推理的场景下，文档的帮助尤为关键。
跨平台编译与部署的便捷性： NCNN 的跨平台能力是其一大亮点。2021年，NCNN 在 Windows, Linux, macOS, Android, iOS 等主流操作系统上的编译和部署流程进一步优化，提供了更简便的交叉编译方案，使得开发者能够更快速地在不同平台上构建和运行 NCNN 应用。
内存管理和资源利用优化： 在移动端资源受限的场景下，内存管理至关重要。2021年，NCNN 在内存申请、释放和复用方面进行了多项优化，减少了不必要的内存开销，提高了整体的资源利用率，尤其是在处理大型模型或批量推理时，效果更为明显。
四、 社区生态与活跃度：蓬勃发展，共襄盛举
NCNN 的成功离不开其活跃的社区。2021年，社区生态继续保持强劲的增长势头：
GitHub Star 数量持续攀升： NCNN 在 GitHub 上的 star 数量在 2021年依然保持了稳步增长，这直接反映了其在开发者中的受欢迎程度和影响力。
Issue 和 PR 的积极反馈： 社区成员积极地在 GitHub 上提交 Issue 反馈问题，并贡献 PR 提出改进建议。NCNN 的核心维护者们也积极响应，对社区的反馈给予及时的处理和回复，这种良好的互动机制是 NCNN 能够持续进步的重要保障。
更多第三方集成与应用： 随着 NCNN 的普及，越来越多的第三方项目和应用开始集成 NCNN，将其作为核心的推理引擎。这包括各种图像处理、视频分析、AR/VR 应用等，进一步扩大了 NCNN 的应用范围和影响力。
线上线下交流活动： 虽然受疫情影响，但线上技术分享和交流活动依然活跃。社区组织者会定期分享 NCNN 的最新进展、最佳实践以及一些实战案例，为开发者提供了一个互相学习和交流的平台。
总结来说，2021年的 NCNN 并非是那种“大刀阔斧”式的革新，而是一种“润物细无声”的持续进化。 它在核心的性能优化上不断精进，对硬件平台的适配更加深入；在模型支持上紧跟前沿，兼容更多新模型；在开发者体验上持续打磨，让易用性更上一层楼；而其蓬勃发展的社区生态，更是为 NCNN 的未来发展注入了源源不断的活力。
可以说，NCNN 在 2021年依旧是移动端和嵌入式设备上部署深度学习模型的优秀选择，并且通过这些持续的努力，它正变得更加强大、更易用，也更受开发者青睐。
一、 性能优化与硬件适配：持续深耕，更上层楼
NCNN 的核心竞争力之一就是其对各种硬件平台的极致优化。2021年，开发者们并没有停下脚步，继续在以下几个方面发力：
ARM Neon 优化深化： 移动端设备的核心是 ARM 处理器，NCNN 对 ARM Neon 指令集的优化一直是重中之重。2021年，在已有的良好基础上，NCNN 继续对卷积、矩阵乘法等核心算子进行了更细致的汇编级优化，进一步榨取了 CPU 的性能潜力，特别是在一些新型 ARM 架构上，NCNN 的表现尤为抢眼。这使得在 CPU 上运行的推理速度比以往更快，对于一些对实时性要求极高的应用场景（如实时人脸识别、物体检测）来说，这无疑是雪中送炭。
DSP 和 GPU 适配增强： 除了 CPU，NCNN 也积极拥抱移动端更强大的协处理器。2021年，NCNN 在对 Qualcomm DSP (Hexagon SDK) 和 ARM Mali GPU 的支持上进行了多项改进。这包括：
DSP 算子库的扩充与优化： 开发者们不断将更多 NCNN 的核心算子移植到 DSP 上，并针对 DSP 的数据并行特性进行优化，使得一些计算密集型的模型能够更高效地在 DSP 上运行，显著降低功耗。
Vulkan 兼容性提升： Vulkan 作为新一代的图形和计算 API，在移动端 GPU 上有更广泛的支持和更好的性能潜力。2021年，NCNN 进一步优化了 Vulkan 后端，提升了 GPU 推理的稳定性和兼容性，能够更好地利用 GPU 的并行计算能力，实现更快的推理速度。
低精度计算支持： 随着模型日益复杂，对模型大小和推理速度的要求也越来越高。NCNN 在 2021年继续加强了对 INT8 等低精度量化模型的支持。这不仅包括了量化算子的优化，还涉及到了量化流程的改进，使得开发者能够更方便地将 FP32 模型转换为 INT8 模型，并在保持较高精度的前提下，大幅提升推理速度和降低内存占用。
二、 模型支持与新特性：兼容并蓄，与时俱进
NCNN 的生命力在于其对各类主流深度学习框架模型的支持能力。2021年，NCNN 在模型兼容性和新增特性方面也颇有建树：
更多主流框架模型转换支持： NCNN 的核心价值在于其能够将 PyTorch, TensorFlow, Caffe 等主流框架训练好的模型转换为自己的 `.param` 和 `.bin` 格式，并在移动端高效运行。2021年，NCNN 持续关注最新的模型结构和优化技术，并相应地更新了其模型转换工具，增加了对更多新出现的模型层和算子的支持，使得开发者能够更轻松地将最新的研究成果部署到移动端。
新的算子和层支持： 深度学习模型的发展日新月异，新的模型架构和激活函数层出不穷。NCNN 在 2021年增加了对一些常用且重要的算子和层的支持，例如一些特殊的激活函数、注意力机制相关的模块等，这使得 NCNN 能够应对更广泛的模型需求，减少了模型转换过程中的“痛点”。
模型优化工具的增强： 除了模型转换，NCNN 还提供了一些模型优化工具，例如模型压缩、剪枝等。2021年，这些工具也得到了更新和完善，能够帮助开发者进一步减小模型体积，提升推理效率。
三、 易用性与开发者体验：化繁为简，赋能开发者
NCNN 深受开发者喜爱的一个重要原因就是其相对简单的接口和清晰的设计。2021年，在保持这一优势的同时，也进行了不少提升：
API 改进与文档完善： 开发者社区的反馈是 NCNN 不断进步的重要动力。2021年，NCNN 在 API 的设计上进行了一些小范围的调整，使得接口更加直观易用。同时，开发者们也投入了更多精力去完善官方文档，提供了更详尽的示例代码和使用说明，尤其是在针对不同硬件平台进行推理的场景下，文档的帮助尤为关键。
跨平台编译与部署的便捷性： NCNN 的跨平台能力是其一大亮点。2021年，NCNN 在 Windows, Linux, macOS, Android, iOS 等主流操作系统上的编译和部署流程进一步优化，提供了更简便的交叉编译方案，使得开发者能够更快速地在不同平台上构建和运行 NCNN 应用。
内存管理和资源利用优化： 在移动端资源受限的场景下，内存管理至关重要。2021年，NCNN 在内存申请、释放和复用方面进行了多项优化，减少了不必要的内存开销，提高了整体的资源利用率，尤其是在处理大型模型或批量推理时，效果更为明显。
四、 社区生态与活跃度：蓬勃发展，共襄盛举
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GitHub Star 数量持续攀升： NCNN 在 GitHub 上的 star 数量在 2021年依然保持了稳步增长，这直接反映了其在开发者中的受欢迎程度和影响力。
Issue 和 PR 的积极反馈： 社区成员积极地在 GitHub 上提交 Issue 反馈问题，并贡献 PR 提出改进建议。NCNN 的核心维护者们也积极响应，对社区的反馈给予及时的处理和回复，这种良好的互动机制是 NCNN 能够持续进步的重要保障。
更多第三方集成与应用： 随着 NCNN 的普及，越来越多的第三方项目和应用开始集成 NCNN，将其作为核心的推理引擎。这包括各种图像处理、视频分析、AR/VR 应用等，进一步扩大了 NCNN 的应用范围和影响力。
线上线下交流活动： 虽然受疫情影响，但线上技术分享和交流活动依然活跃。社区组织者会定期分享 NCNN 的最新进展、最佳实践以及一些实战案例，为开发者提供了一个互相学习和交流的平台。
总结来说，2021年的 NCNN 并非是那种“大刀阔斧”式的革新，而是一种“润物细无声”的持续进化。 它在核心的性能优化上不断精进，对硬件平台的适配更加深入；在模型支持上紧跟前沿，兼容更多新模型；在开发者体验上持续打磨，让易用性更上一层楼；而其蓬勃发展的社区生态，更是为 NCNN 的未来发展注入了源源不断的活力。
可以说，NCNN 在 2021年依旧是移动端和嵌入式设备上部署深度学习模型的优秀选择，并且通过这些持续的努力，它正变得更加强大、更易用，也更受开发者青睐。
网友意见
谈谈一个新手学习使用ncnn的一个优势。顺便链接一下相关问题
1ncnn源码对用户友好
可以看看nihui的直播，直播中nihui谈到ncnn的很重要的特点就是“授人以鱼不如授人以渔”，因此ncnn源码很适合阅读，使用起来也很方便，除了官方文档，很多大佬对ncnn源码也进行解读，后面统一整理一下个人收藏的一些资源
2 ncnn社区
接触前端推理框架一年以来，陆陆续续加入了不少社区，感觉ncnn社区氛围是我接触到的社区中最好的。ncnn社区不仅可以提问使用ncnn中遇到的问题，还可以近距离看到大佬们交流，虽然大多时候听不懂大佬们谈什么，主要是潜水状态，不过偷偷截了不少大佬聊的内容，都是知识点呀（糟糕一不小心暴露了，快逃）
附录 ncnn学习资源（持续更新）
GitHub
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