Qualcomm AI Engine Direct 使用手册（26）
本教程介绍如何使用数据缓冲区在 QNN HTP 后端的处理域之间进行共享访问。使用共享缓冲区可以消除主机 CPU 上的客户端代码和 HTP 加速器之间的数据复制。
Qualcomm AI时间：2024-01-26 10:03:52
Qualcomm AI Engine Direct 使用手册（25）
本教程介绍如何使用 QNN API 构建 C++ 应用程序，该应用程序可以执行使用 Linux 主机或 Android 设备上的 qnn 转换器之一创建的模型，并介绍了qnn-sample-app的工作原理。
Qualcomm AI时间：2024-01-25 10:54:51
Qualcomm AI Engine Direct 使用手册（24)
本教程介绍如何使用 QNN Saver 后端捕获 QNN API 的执行序列。然后可以在任何 QNN 后端编译和重放捕获的输出。
Qualcomm AI时间：2024-01-24 16:53:47
Qualcomm AI Engine Direct 使用手册（23）
本教程介绍如何使用 QNN Saver 后端捕获 QNN API 的执行序列。然后可以在任何 QNN 后端编译和重放捕获的输出。
Qualcomm AI时间：2024-01-23 11:03:45
Qualcomm AI Engine Direct 使用手册（22）
本部分包含有用的教程，可帮助用户熟悉 Qualcomm® AI Engine Direct工作流程，并能够与 Qualcomm® AI Engine Direct API 和工具进行交互，以实现基于深度学习的用例。
Qualcomm AI时间：2024-01-22 11:04:08
Qualcomm AI Engine Direct 使用手册（21）
非量化模型文件使用网络参数的 32 位浮点表示。量化模型文件使用网络参数的定点表示，通常为 8 位权重和 8 或 32 位偏差。定点表示与 Tensorflow 量化模型中使用的相同。
Qualcomm AI时间：2024-01-19 09:41:45
高通AI Stack Models开源仓库介绍（二）
Qualcomm AI Stack Models是高通开源的一个示例仓库，包括了端到端的解决方案，模型调优等例子。本文主要介绍AI solution所需要用到的Model。
Qualcomm AI QIDK AI Stack models时间：2024-01-18 17:45:51
高通AI Stack Models开源仓库介绍（一）
AI是高通一直关注的领域，高通AI软件栈（Qualcomm AI Stack）提供了一个集成所有AI框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras）、开发者库、系统软件和操作系统的整合平台，有不同层面的架构支持，能够助力开发人员一次开发，即可跨不同终端和操作系统进行扩展，赋能生态系统。Qualcomm AI Stack Models是高通开源的一个示例仓库，提供了端到到的解决方案示例代码，以及模型精度调优等例子。本文主要介绍Qualcomm AI Stack Models设计的解决方案。
Qualcomm AI QIDK AI Stack models时间：2024-01-18 17:41:31
Qualcomm AI Engine Direct 使用手册（20）
Qualcomm® AI Engine Direct目前支持四种框架的转换器：Tensorflow、TFLite、PyTorch 和 Onnx。每个转换器至少需要原始框架模型作为输入来生成 Qualcomm® AI Engine 直接模型。有关其他所需的输入，请参阅下面的框架特定部分。
Qualcomm AI时间：2024-01-18 09:46:32
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