深度学习推理可以使用多种工具和技术，具体选择哪种工具取决于应用需求、硬件平台和性能要求。以下是一些主要的深度学习推理引擎和框架：

TensorRT：

由NVIDIA开发的高性能深度学习推理引擎，支持FP32/FP16/INT8精度，能够自动优化网络结构并充分利用GPU性能。

YCNN：

一种专门为深度学习模型推理阶段设计的高效计算引擎，旨在保持模型准确性的前提下，优化计算过程，提高推理速度和计算效率。

ONNX Runtime：

支持多平台（Windows, Linux, Mac, Android, iOS），接受ONNX格式的模型输入，支持GPU和CPU的推理。

OpenVINO：

Intel推出的针对Intel CPU和GPU友好的推理框架，支持多种训练框架如TensorFlow, Pytorch, Caffe等。

ncnn 和 MNN：

这两款框架都是针对手机端的部署，ncnn由腾讯开源，MNN由阿里开源，具有开源早、社区稳定、影响力高等优势。

AITemplate：

Meta AI开源的统一推理系统，为AMD和NVIDIA GPU硬件提供独立的加速后端。

MediaPipe：

Google针对自家硬件设备和深度学习框架开发的部署工具。

根据具体需求，例如模型转换的可行性、运行平台、性能要求等，可以选择最适合的推理引擎或框架。如果硬件环境是NVIDIA显卡，TensorRT通常能提供最快的推理速度。对于多平台支持，ONNX Runtime是一个不错的选择。如果需要针对特定硬件进行优化，可以考虑使用OpenVINO或AITemplate。对于手机端部署，ncnn和MNN是理想的选择。