第 4 章：NCNN 优化教程

为了能够适配移动端，网络的计算速度是极其重要的。如果一个网络规模过大或计算过于复杂，其在移动端上都是不可接受的。

因此，我们需要做两方面的事情：

• 裁剪和量化网络模型
• 优化算子在设备上的计算

由于本教程是关于 NCNN 的，所以只会讲解如何优化算子在指定架构设备上的计算。

为了验证优化算法有多大性能上的提升，我们还将使用 benchmark 进行测试。例如不排除反向优化的可能，或者 CPU 在某些情况下更快。

由于优化算法可能有各种 Bug，其健壮性可能不如基础实现（基础算法都是验证过基本不可能有计算错误，而自己实现的算法很可能有错误，例如在极端的测试样例下不通过）。为了让算法健壮可用，本教程还将讲解如何使用 GitHub 工作流进行自动化测试，测试优化算子的健壮性。

由于不同的架构优化策略完全不同，而 NCNN 又是专注于移动端适配，我们将重点使用 ARMv8（AArch64）架构。

TODO 添加优化策略。