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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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AI 综述

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。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月5日
  1. 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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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。