跨平台推理架构产品系统

该项目服务于 AI 算法工程化和多硬件平台落地场景，适用于需要在不同芯片和算力平台上统一部署 AI 能力的系统，如边缘计算设备、嵌入式 AI 产品及服务器推理服务。通过抽象底层算力能力，该架构有效解决了模型迁移成本高、业务代码与硬件强耦合的问题，提升了整体产品的可扩展性和交付效率。

1. 具体功能模块
推理抽象接口层：对外提供统一推理 API
平台 Backend 实现层：适配不同芯片和算力平台
模型管理模块：负责模型加载、切换和资源管理
前处理 / 后处理模块：统一数据格式和处理流程
配置与调度模块：根据环境选择推理后端
2. 主要功能描述
架构对上层业务隐藏硬件差异，业务侧仅需调用统一接口即可完成模型推理。系统根据运行平台自动选择对应的推理 Backend，并加载匹配的模型格式，实现同一套业务代码在 NVIDIA、算能、瑞芯微、华为等平台上的无感运行。

1. 具体任务
负责 整体推理架构设计与接口抽象
实现多个 平台推理 Backend（如 GPU、NPU）
设计 模型配置与运行时选择机制
优化推理路径中的内存管理和数据拷贝
编写平台无关的推理调度与错误处理逻辑
2. 技术栈、架构与难点
项目使用 C++14 进行开发，采用接口隔离与工厂模式进行架构设计。难点在于不同平台对模型格式、输入输出、内存管理方式差异较大，通过统一数据抽象和适配层设计，在保证性能的同时实现了良好的跨平台兼容性。