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TensorFlow Lite的最新版本引入了对移动设备GPU的支持，这一功能显著提升了模型推断效率，为移动应用开发者带来了更强大的性能保障。

在资源受限的移动设备上运行复杂机器学习模型往往面临性能瓶颈。TensorFlow Lite通过量化优化模型以提升性能，但这通常需要牺牲模型精度。而使用GPU加速的浮点模型则避免了这种权衡，既保留了高精度又获得了更快的推断速度。

在Pixel 3和S9等旗舰设备上，GPU加速使人脸轮廓检测速度提升了4倍，而在iPhone 7上则达到了6倍的提升。对于实时视频处理任务，如YouTube Stories中的视频分割模型，速度提高了5-10倍。

这种改进尤其在处理复杂模型时更加明显，如深度估计模型的速度提升了10倍。相比之下，对于较小模型的使用，GPU加速的优势相对较低，且可能带来额外的内存传输延迟。

在实际应用中，安卓开发者可以通过将TensorFlow Lite的AAR文件替换为带有GPU支持的版本，并在Java初始化代码中添加相应的GPU代理配置。iOS开发者则需要下载对应的TensorFlow Lite二进制文件，并在模型创建后调用GPU代理。

当前GPU支持仅适用于特定操作，如ADD、CONV_2D等，未来版本将扩展更多操作和性能。完整开源版本计划于2019年晚些时候发布。

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