优化这段话 针对算法端侧的部署需求同时也为了满足不同手机芯片CPU、GPU、DSP、APU、NPU、ANE的推理需求对TNN、MNN、PyTorch Mobile、SNPE、HiAi、CoreML和TensorRT满足准确性、内存开销、算力和模型小型化的要求。满足不同硬件如和不同精度Int8、FP16、FP32模型的运算并且同步不同硬件上的数据和格式转换做到跨平台部署IOS、安卓。

为了满足算法端侧的部署需求，我们针对不同手机芯片的CPU、GPU、DSP、APU、NPU、ANE推理需求，对TNN、MNN、PyTorch Mobile、SNPE、HiAi、CoreML和TensorRT进行了优化，以满足准确性、内存开销、算力和模型小型化的要求。我们支持不同硬件的不同精度模型（Int8、FP16、FP32）运算，并实现了跨平台部署（IOS、安卓），同时同步不同硬件上的数据和格式转换。