ComputeLibrary

Arm 平台上的 CV/ML 算子加速库，榨干 CPU 与 GPU 性能。

ComputeLibrary 是 Arm 官方开源的高性能计算库，用 C++ 编写，面向计算机视觉与机器学习场景，针对 Arm CPU 和 GPU 做了深度优化。它解决的问题是：在移动端、嵌入式、边缘设备等 Arm 平台上，通用算子库往往无法充分发挥 NEON、SVE、OpenCL 等硬件能力，导致推理和图像处理效率偏低。核心能力包括：提供卷积、池化、激活、归一化等神经网络算子，以及图像缩放、色彩转换等 CV 函数；同时支持 aarch64、armv7、armv8 架构和 Android、Linux 系统，通过 SIMD 与 OpenCL 后端加速。它既可作为独立算子库使用，也常被集成进推理框架作为底层加速层，适合需要精细控制 Arm 硬件性能的开发者。

开源 free 基础设施

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GitHub 星标 ★ 3193

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类基础设施

开发团队ARM-software

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/ARM-software/ComputeLibrary

定价模式free

价格说明开源免费，Apache-2.0 许可证

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言C++

技术栈/模型aarch64,android,arm,armv7,armv8,computer-vision,cpp,linux,machine-learning,neon,neural-network,opencl,simd,sve

GitHub 星标★ 3193

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2017-03-10 00:00:00

最近更新2026-09-17 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-18

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使用教程

难度：进阶约 20 分钟部署方式：库/依赖 3 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

目标平台为 Arm Cortex-A、Neoverse 或 Mali GPU 架构（aarch64/armv7/armv8）
Linux 或 Android 操作系统
具备 C++ 编译环境（如需自行构建）
使用 GPU 加速时需具备 OpenCL 运行环境

安装与启动步骤

1获取源码

从 GitHub 克隆 ComputeLibrary 仓库到本地，作为后续构建或集成的代码来源。
```
git clone https://github.com/ARM-software/ComputeLibrary.git
```
2选择集成方式

可使用官方发布的预编译二进制，或按文档从源码构建。README 未给出具体构建参数，需查阅官方文档。
3查阅官方文档

README 指向官方文档站点，其中包含构建配置项与 API 使用说明，编译前请先阅读。

如何确认成功

构建或解压后得到 libarm_compute 相关静态库文件（如 libarm_compute.a），即表示库已就绪。

常见问题

Q：静态库名称有变化吗？

A：有。自 2026 年起的首个及之后版本的预编译二进制中，libarm_compute-static.a 将更名为 libarm_compute.a。

Q：支持哪些数据类型？

A：支持 FP32、FP16、INT8、UINT8 和 BFLOAT16 多种数据精度。

Q：支持哪些硬件加速后端？

A：CPU 侧支持 Arm Cortex-A 与 Neoverse 的 SIMD 优化（如 SVE2），GPU 侧支持 Arm Mali 系列 GPU。

Q：许可证是什么？

A：采用宽松的 MIT 开源许可证。

注意事项

2026 年起预编译静态库 libarm_compute-static.a 更名为 libarm_compute.a，升级时注意链接名调整
库针对 Arm 架构优化，非 Arm 平台无法发挥性能优势
README 节选中未提供具体构建命令，请以官方文档（Documentation 链接）为准

核心亮点

Arm 官方维护，针对 NEON/SVE/OpenCL 做了指令级优化，性能有保障
同时覆盖计算机视觉与神经网络算子，CPU 与 GPU 双后端可切换
支持 aarch64、armv7、armv8 及 Android/Linux，移动端与边缘设备适配广

不足之处

C++ 接口偏底层，上手门槛高，不适合快速原型开发
文档与示例相对偏工程化，社区问答活跃度不如通用框架
主要绑定 Arm 生态，x86 等平台价值有限

适用场景

在 Android 手机上部署轻量神经网络推理，追求低延迟
边缘 Arm 设备上做实时图像预处理与 CV 算子加速
为自研推理框架集成 Arm 底层算子加速层

替代项目

oneDNN、XNNPACK、NNPACK

项目介绍

ComputeLibrary 是一个基础设施领域的开源项目，官方简介：The Compute Library is a set of computer vision and machine learning functions optimised for both Arm CPUs and GPUs using SIMD technologies.。项目使用 C++ 开发，在 GitHub 上获得 3193 星标。

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