一、模型压缩与加速工具
TensorRT - 由NVIDIA开发，专为GPU加速深度学习模型设计，支持模型优化、量化及部署到边缘设备，适用于NVIDIA GPU环境。
PocketFlow
- 轻量级深度学习框架，支持模型压缩和加速，适合资源受限的设备部署。
TVM （Tensor Virtual Machine）
- 开源框架，支持模型转换与优化，可部署到CPU、GPU及多种硬件平台。
DeepSeek
- 深度求索推出的AI框架，通过算法优化降低算力依赖，日活超2000万用户。
二、大模型推理加速引擎
FasterTransformer
- NVIDIA开发的Transformer加速引擎，优化了编码器-解码器架构（如T5、BERT）及单一编码器/解码器模型，基于C++/CUDA开发，依赖cuBLAS等库。
OpenAI Sora
- 全新AI品牌，结合多模态技术提升推理能力，但具体加速工具未详细说明。
三、移动端与边缘计算加速
DeepSeek-R1
- 深度求索发布的模型，针对移动端优化，提升推理效率。
模型移动加速器
- 九游推出的工具，支持海外游戏网络优化，通过安卓模拟器实现PC端加速。
四、通用开发框架（含加速特性）
TensorFlow
- 开源框架，支持分布式计算与模型优化工具，适合大型模型开发。
PyTorch
- 动态图机制优化调试体验，支持快速迭代开发。
Keras
- 高级API，提供预训练模型与工具，简化大型模型搭建。
五、其他工具
NVIDIA CUDA
平台与编程模型，提供GPU加速计算支持。
cuSPARSE & cuBLAS
NVIDIA数学库，加速矩阵运算，提升深度学习模型性能。
选择建议： NVIDIA生态
移动端开发：结合模型移动加速器与DeepSeek技术；
通用开发：TensorFlow、PyTorch等框架需结合具体优化库使用。