高通技术公司出品

高通® 神经处理SDK有助于开发者节约开发时间和工作量，针对配备高通®人工智能产品的设备，优化经过训练的神经网络的性能。作为高通® 人工智能‍软件栈的一员，它可以帮助开发者快速部署人工智能模型，完全运行在高通®人工智能产品的设备端。
我们的产品拥有各种人工智能处理能力，可以在设备上运行经过训练的神经网络，无需连接到云端。高通神经处理 SDK 旨在帮助开发者在 高通® 平台上（不管是CPU、GPU还是高通® Hexagon™ ‍处理器）运行一个或多个使用TensorFlow、PyTorch、Keras 或 ONNX 训练的神经网络模型。
高通神经处理 SDK 提供模型转换和执行工具以及API，使用功耗和性能配置文件，匹配相应的用户体验。此外，本 SDK 还支持卷积神经网络和自定义层。
高通神经处理SDK执行了在高通® 平台上运行神经网络所需的大量繁重工作，为开发者节约了更多时间和资源，可以专注于构建其他创新的用户体验。

SDK内含：

• Android和Linux运行时，执行神经网络模型
• 支持高通® Hexagon™ 处理器、高通® Adreno™ GPU和 高通® Kryo™、CPU加速1
• 支持TensorFlow、PyTorch、Keras和ONNX格式的模型2
• 提供控制运行时加载、执行和调度的API
• 供模型转换的桌面工具
• 识别瓶颈的性能基准
• 示例代码和教程
• HTML文档

为方便AI开发者，高通神经处理SDK没有另外定义一个网络层库；相反，在发布时就直接支持TensorFlo、PyTorch、Keras ‍ 和 NNX，因此，开发者可以自由使用熟悉的框架，设计和训练网络。‍相关流程如下：

设计和培训后，模型文件需要转换成“.dlc”（深度学习容器）文件，供骁龙®神经处理引擎（NPE）运行时使用。转换工具将输出转换信息，包括有关不支持或非加速层的信息，供开发者调整初始模型的设计。

高通人工智能神经处理SDK是否适合您？

使用高通神经处理SDK开发人工智能解决方案需要具备以下基本前提。
• 需要在一个或多个垂直领域运行卷积模型，包括移动、计算、汽车、物联网、增强现实、无人机和机器人
• 知道如何设计和训练模型或已经有预先训练过的模型文件
• 选择的框架为：TensorFlow、PyTorch，Keras 和 ONNX
• 为Android开发JAVA应用，或为Android、Windows 或Linux 开发原生应用程序
• Ubuntu 20.04 ‌‍ 或者 WSL2 on Windows（具有Ubuntu 20.04开发环境）
• 拥有一台支持设备，测试应用程序

有关其他用途或需求，请通过支持论坛和我们取得联系。

论坛和反馈

我们欢迎您就高通神经处理SDK提出反馈和问题。您可以访问高通神经处理SDK论坛，浏览常见问题的答案，注册并发布新主题，跟踪有关主题的更新内容，或者回答其他机器学习爱好者提出的问题。

1.高通神经处理 SDK 支持骁龙 CPU

2.由于网络和层发展迅速，加速支持仅覆盖部分，将来会予扩展。

^{骁龙和高通品牌产品是 高通技术公司和/或其子公司的产品。}