Accelerate

机器学习

Accelerate 框架的 BNNS 库是一个函数集合，你可以使用这些函数来构建用于训练和推理的神经网络。该库可以在 iOS、macOS、Apple tvOS 和 watchOS 平台支持的所有 CPU 上提供为实现高性能和低能耗而优化的例程。BNNS 包含一组用于机器学习且内容丰富的层类型、损失函数、激活函数以及支持子例程。

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图像处理

vImage 是一个高性能的图像处理框架。它包含用于图像处理 (卷积、几何变换、直方图运算、形态变换和 alpha 合成) 的函数，以及用于格式转换和其他运算的效用函数。

vImage 使用 CPU 的矢量处理器来优化图像处理。如果矢量处理器不可用，则 vImage 会使用次优的可选方案。借助此框架，你可以享受矢量处理器带来的种种好处，而无需编写矢量化代码。

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数字信号处理

vDSP 框架包含一组高度优化的函数，用于数字信号处理和大型阵列上的通用算术运算。数字信号处理函数的示例包括傅里叶变换和双二次滤波运算。算术函数包括乘加和乘减函数，例如求和、平均值和最大值。

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矢量和矩阵计算

借助 vForce，你可以对矢量执行算术和超越函数。vForce 运算是矢量化函数，与对相同的矢量循环执行相同的运算相比，vForce 运算的速度和能效高得多。

Simd 库提供了用于小矢量和小矩阵计算的类型和函数：其中类型包括整数和浮点矢量以及矩阵；而函数则提供基本的算术运算、元素级数学运算以及几何和线性代数运算。

Simd 支持最多包含 16 个元素 (对于单精度值) 或 8 个元素 (对于双精度值) 的矢量，以及最多包含 4 x 4 个元素的矩阵。

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线性代数

Accelerate 框架提供了 BLAS 和 LAPACK 库，用于对密集矢量和矩阵执行线性代数运算。Accelerate 的 BLAS 和 LAPACK 实现会抽象化 CPU 的处理能力，因此，为它们编写的代码将执行运行时可用的处理器所适用的指令。这意味着 BLAS 和 LAPACK 为实现高性能和低能耗都进行了优化。

BLAS 包含线性代数原语，包括矢量-矢量、矩阵-矢量和矩阵-矩阵运算。另一方面，LAPACK 支持特征值和奇异值问题、矩阵分解以及线性方程组和线性最小二乘法的求解。

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无损压缩

AppleArchive 提供了快速压缩，包括文件属性，例如所有权、权限、标志、时间、扩展属性和纠错。AppleArchive 提供了以下功能：

• 使用所有内核的多线程处理具备出色的能效，且能更快地生成结果
• 能够传输文件及其属性，并使用 Apple 文件系统 (APFS) 功能 (如果可用)，例如文件系统压缩、完整克隆和稀疏文件
• 灵活的编码格式，因此你可以将归档用于纠错、摘要、清单和外部数据存储等
• 对内存中归档处理、流式访问、随机访问以及连续归档和提取的 API 支持

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Spatial

Spatial 是一个轻量型 3D 数学库，提供适用于 3D 基元的简单 API。它包含 3D 点、大小和矩形图元，以及仿射和投影变换。它的许多功能与 Core Graphics 中的 2D 几何支持类似，而且是三维的。Spatial 基于 simd 构建，因此能够提供高性能的 3D 运算。

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稀疏求解器

使用 Accelerate 框架中的稀疏求解器库，你可以对具有稀疏系数矩阵 (即矩阵中的大多数条目为零) 的方程组执行线性代数运算。

科学和技术领域的许多问题都需要对大型联立方程组进行求解。如果这些方程是线性的，它们通常显示为矩阵方程 Ax = b (即使这些方程是非线性的，问题的求解也通常是一个线性近似序列)。

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定积分

求积分提供有限或无限区间内函数定积分的近似值。

求积分是一个历史术语，用于确定曲线下的面积。这通常是通过如下方式实现的：将面积分解成可以轻松计算出其面积的更小形状 (例如矩形)，然后对这些更小的面积进行求和，以获得近似结果。

在现代术语中，此过程被称为定积分。Accelerate 框架的求积分功能可以在区间内的一系列点上对函数进行求值，以此提供有限或无限区间内函数定积分的近似值。

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