硬件適配，當(dāng)然是適配越多的AI芯片越好。常見的有CPU，GPU，F(xiàn)PGA，以及各類ASIC芯片，例如：Nvidia Jetson系列、海思NNIE系列、華為Atlas、麒麟NPU、高通DSP、Intel VPU、瑞芯微NPU、寒武紀(jì)等，都適配了就給工程師降低了端側(cè)模型適配遷移的難度，換一個(gè)設(shè)備照樣可以輕松的部署上去；

軟件適配，四大操作系統(tǒng)肯定不用說要適配。Linux、Windows、Android 、iOS，無論是PC還是手機(jī)，都得能給安排上；

框架適配，越全越好。我們知道的飛槳 PaddlePaddle、TensorFlow、PyTorch、Caffe、MXNet 等框架以及 ONNX 模型格式。此外，還要支持圖像分配、物體檢測、人臉識(shí)別、OCR等業(yè)界主流的算法類型，這樣在模型的適配和轉(zhuǎn)換方面可以輕松自如。