基于XNetLite模型优化和转换后的深度学习模型，可以充分降低深度学习模型对内存和计算CPU主频的要求，优化后预测框架

单条指令可以加载更多的数据，并在一个时钟周期完成计算，能够有效较低计算时钟数，速度快的同时功耗很低。