为了在今天的智能设备上提供顺滑和丰富的用户体验,对设备性能的要求也与日俱增,使得续航与散热成为应用设计需要考虑的重要方面。为实现这些目标,应用必须以最优方式使用底层硬件资源,给开发者增加了沉重的负担。
运用Qualcomm开发者网站网络中的整套软硬件解决方案,可使提升下一代嵌入式系统的更易感知认知性、更好的连通性、更智能性和更加便捷的交互性。用于嵌入式系统的Qualcomm® 骁龙™ 处理器可提供卓越的性能、低能耗,并能支持Wi-Fi、蓝牙和GPS连接。
Snapdragon 数学库 (SML)是一组包含全部BLAS原函数的高性能实现库。SML针对Qualcomm Snapdragon SoC进行了优化,既可以移植现有代码,也能利用这些处理器提供的性能优势。
如果您是应用开发者或是处理低级数学例程的算法开发者,就知道实现处理器最佳性能是多么费时耗力了。更糟的是为了支持新一代处理器,您不得不从头开始。为解决跨代移值性、获得卓越性能,同时维持算术例程的数字准确性,Qualcomm 为开发者提供了Snapdragon 数学库。
Matthew Badin 担任 QUALCOMM® Snapdragon™ 数学库技术主管,同时还是部分QSML的BLAS实现的作者。他是Qualcomm硅谷研究院的一员,现在的工作是与大学和其他业务部门合作,为Qualcomm 芯片数学原函数提供支持。继续阅读,听听Matthew对于Qualcomm Snapdragon数学库——专为Snapdragon处理器优化的数学原函数——有什么想法。