谷歌发布ML Drift引擎加速端侧推理并停止更新TFLite GPU委托
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2026年11月5日,InfoQ中文报道谷歌正式发布ML Drift开源GPU计算引擎。该引擎基于Apache 2.0许可,旨在统一各类GPU的端侧AI与机器学习推理。作为LiteRT的核心加速组件,ML Drift通过抽象OpenGL ES、OpenCL、Metal及WebGPU等底层差异,支持Arm、Intel和高通等硬件的专属优化。与此同时,谷歌宣布停止更新旧版TensorFlow Lite GPU委托。此举标志着端侧推理加速架构的重大调整,开发者可构建自定义图形渲染方案。
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- InfoQ 中文谷歌发布 ML Drift 开源引擎以统一各类 GPU 端侧推理并停止更新旧版 TFLite GPU 委托
谷歌发布 ML Drift,一个基于 Apache 2.0 许可的开源跨平台 GPU 计算引擎,旨在为端侧 AI 和机器学习推理提供统一基础,同时宣布停止更新旧版 TensorFlow Lite GPU 委托。该引擎作为 LiteRT 的核心加速组件,通过抽象 OpenGL ES、OpenCL、Metal 和 WebGPU(通过 Dawn)等底层差异,支持 Arm、Intel 和高通 GPU 的硬件专属优化,使开发者能构建自定义图形渲染与推理运行时。 在技术实现上,ML Drift 引入基于张量虚拟化的统一着色器、可扩展自定义算子及原生五维张量支持,解决了边缘设备上逻辑张量与物理内存分配耦合导致的碎片化问题。基准测试显示,在 Gemma 模型运行中,其内存开销比 llama.cpp 和 MLX LM 低 12%;在实际应用中,YouTube Shorts 的分割算法特效帧延迟降低最高 40%,谷歌 Photos 的计算摄影流水线提速最高达 2 秒,Adobe Lightroom 和 Photoshop 的特定 AI 功能性能提升最高 30%。 事实层面,谷歌已确认 ML Drift 在 Chrome、YouTube Shorts、Photos 和 Meet 等应用的数百万台设备上运行,并建议现有应用迁移至 LiteRT ML Drift GPU 加速器。推断层面,该工具将显著降低多架构 GPU 的适配成本,推动生成式 AI 在端侧的落地。猜测层面,关于其与 Core ML 在新 iPhone 上的具体延迟和内存表现对比,目前缺乏公开数据,需等待进一步实测验证。
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