📄️ Arm Performance Libraries替代Eigen的后端
在将 Eigen 的后端替换为 Arm Performance Libraries（APL，Arm 性能库，包含 Arm BLAS、LAPACK 等线性代数优化实现）时，核心思路是让 Eigen 调用 APL 提供的经过 Arm 架构优化的底层线性代数函数（如矩阵乘法、分解等），而非 Eigen 自带的通用实现，从而利用 APL 针对 Arm CPU（如 A55 等）的指令集（如 NEON）和架构特性优化，提升计算性能。以下是具体步骤和注意事项：
📄️ EMLL-高性能端侧机器学习计算库
端侧 AI
📄️ 无人机算法移植8 核 A55 ARM CPU的性能优化
将无人机相关的路径规划（FastPlanner、EgoPlanner）、视觉 VIO（VINS-Fusion）、激光雷达 LIO（Fast-LIO）等算法移植到 8 核 A55 ARM CPU 上时，需针对 ARM 架构特性（如多核、NEON SIMD）和算法计算密集型特点（矩阵运算、非线性优化、点云处理）进行针对性优化。以下是具体优化方法，按算法特性→架构适配→工程实践的逻辑展开：
📄️ 边缘计算ARM芯片的性能提升方法有哪些
提高边缘计算 ARM 芯片的性能需要结合硬件特性、软件优化和系统配置等多方面手段，以下是具体方法分类说明：