高性能
借助滴滴自研的自动化智能优化能力，可以针对特定算法模型，特定硬件体系结构及微架构，生成低延时，高吞吐的AI解决方案
多框架
IFX 支持把从TensorFlow，PyTorch，Caffe，Darknet等不同的深度学习训练得到的算法模型，转换成IFX支持的模型，并提供兼容性设计
统一性
IFX模型，可以提供给云、端、边等多种场景下使用；同一个算法模型，支持部署到多种不同硬件设备，提升业务迭代部署效率
安全性
IFX提供模型安全加密功能，防止模型结构，模型参数被破解和侵权，保护业务核心算法的能力，保持业务竞争力
够精巧
IFX提供模型瘦身能力，模型可缩小75%以上，模型在线升级，可以降低流量消耗，提升用户体验等，占用更小的端上资源
| 案例/框架 | IFX | TensorFlow/Pytorch | IFX性能加速比 | 硬件处理器 |
|---|---|---|---|---|
| 人脸检测 | 9ms | 19ms | 2.111 | ARM A53 |
| 防攻击 | 12ms | 26ms | 2.167 | ARM A53 |
| 目标检测 | 440ms | 600ms | 1.364 | ARM A53 |
| 项目：Inference Latency(ImageNet) 比赛：斯坦福DAWNBench 查看IFX成绩：https://dawn.cs.stanford.edu/benchmark/#imagenet-inference-time | ||||
| 案例/框架 | IFX | TensorFlow/Pytorch | IFX性能加速比 | GPU型号 |
|---|---|---|---|---|
| 文本纠错 | 16ms | 28ms | 1.75 | NVIDIA Tesla P40 |
| ETA预估 | 0.3ms | 5ms | 16.67 | NVIDIA Tesla P4 |
| 人脸检测 | 3.3ms | 10.83ms | 3.28 | NVIDIA Tesla P4 |
| Resnet50 | 1.54ms | 11.9ms | 7.73 | NVIDIA Tesla P4 |
| 项目：Inference Latency(ImageNet) 比赛：斯坦福DAWNBench 查看IFX成绩：https://dawn.cs.stanford.edu/benchmark/#imagenet-inference-time | ||||
| 案例/框架 | 原始模型 | IFX | IFX压缩比 |
|---|---|---|---|
| 银行卡OCR识别 | 5.1MB | 1.3MB | 3.92 |
| 车载人数检测 | 2.8MB | 579KB | 4.95 |
| 项目：Inference Latency(ImageNet) 比赛：斯坦福DAWNBench 查看IFX成绩：https://dawn.cs.stanford.edu/benchmark/#imagenet-inference-time | |||
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