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内容提要
LiteRT是谷歌基于TensorFlow Lite开发的轻量级推理运行时，适用于资源受限的边缘设备。V1兼容经典TFLite API，V2引入异步执行和自动加速器选择，支持多平台。其主要特点包括跨平台支持、硬件加速、异步高效I/O和生态系统兼容性，适合移动实时推理、嵌入式设备和生成模型加速。
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关键要点
- LiteRT是谷歌基于TensorFlow Lite开发的轻量级推理运行时，适用于资源受限的边缘设备。
- LiteRT V1兼容经典TFLite API，V2引入异步执行和自动加速器选择，支持多平台。
- 主要特点包括跨平台支持、硬件加速、异步高效I/O和生态系统兼容性。
- 适合移动实时推理、嵌入式设备和生成模型加速。
- 跨平台支持包括Android、iOS、Linux、macOS和Windows，未来计划扩展到Web和物联网。
- 硬件加速提供统一的GPU和NPU加速路径，并在V2中实现自动加速器选择。
- 异步和高效I/O实现真正的异步执行和零拷贝缓冲区互操作性，以减少延迟和提高吞吐量。
- 生态系统兼容性提供从TFLite迁移的路径，并与LiteRT-LM和ai-edge-torch工具集成。
- 移动实时推理可在Android/iOS应用中运行分割、检测或语音模型，具有低延迟。
- 嵌入式和边缘设备可在计算和电力受限的环境中部署优化模型。
- 生成模型加速支持量化或紧凑生成模型的低延迟本地推理。
- 性能调优和硬件适配在需要GPU/NPU加速时提供运行时基础。
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