用 MNN 在 CPU 上跑 AI 推理：阿里端侧推理框架上手记
本文记录了阿里开源端侧推理框架MNN在纯CPU环境下的完整上手过程：从源码编译环境搭建、将PyTorch模型经ONNX转换为MNN格式，到使用Python Module API编写推理代码。实测MNIST模型推理延迟仅0.033毫秒，准确率99%无损，并对比了与ONNX Runtime的定位差异，总结了算子融合、内存预分配等性能优化手段及踩坑经验，为端侧AI部署提供实用参考。
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15 年 Android 系统与车载座舱架构经验。源码级拆解 Framework、Camera 应用/HAL、端侧 AI 部署与 Agent 工程化，附真机实测数据与可复现步骤。技术交流与项目合作见关于作者页
本文记录了阿里开源端侧推理框架MNN在纯CPU环境下的完整上手过程：从源码编译环境搭建、将PyTorch模型经ONNX转换为MNN格式，到使用Python Module API编写推理代码。实测MNIST模型推理延迟仅0.033毫秒，准确率99%无损，并对比了与ONNX Runtime的定位差异，总结了算子融合、内存预分配等性能优化手段及踩坑经验，为端侧AI部署提供实用参考。