"); //-->
骁龙820A具有广泛的异构计算功能,旨在允许在设备上运行受过训练的神经网络,而无需连接到云端。 Qualcomm®Snapdragon™神经处理引擎(NPE)SDK旨在帮助开发人员在Snapdragon移动平台上运行Caffe / Caffe2或TensorFlow培训的一个或多个神经网络模型,无论是CPU,GPU还是DSP。
Snapdragon NPE旨在帮助开发人员节省时间和精力来优化使用Snapdragon的设备上训练有素的神经网络的性能。 它通过提供用于模型转换和执行的工具以及针对核心的API,通过功能和性能配置文件来匹配所需的用户体验。 Snapdragon NPE支持卷积神经网络和用户自定义层。
Snapdragon NPE在Snapdragon移动平台上运行神经网络所需的大量工作,可以帮助开发人员更多的时间和资源,专注于建立新的和创新的用户体验。
如果您想更深入地介绍人工智能和神经处理SDK,我们鼓励您在“边缘”网络研讨会上查看我们的Snapdragon和人工智能,其中概述了我们提供的内容。
SDK中有什么?
Android和Linux运行时神经网络模型执行
加速支持Qualcomm®Hexagon™DSP,Qualcomm®Adreno™GPU Qualcomm®Kryo™,CPUs
加速支持Qualcomm®Hexagon™DSP,Qualcomm®Adreno™GPU和Qualcomm®Kryo™,CPUs
支持Caffe,Caffe2和TensorFlow格式的模型
用于控制运行时的加载,执行和调度的API
用于模型转换的桌面工具
瓶颈识别的性能基准
示例代码和教程
HTML文档
为了使AI开发人员的生活更轻松,Snapdragon NPE SDK还没有定义另一个网络层库; 相反,它使开发人员可以自由地使用熟悉的框架设计和训练他们的网络,Caffe / Caffe2和TensorFlow在启动时得到支持。 开发工作流程如下:
在设计和培训之后,模型文件需要转换为“.dlc”(深度学习容器)文件供Snapdragon NPE运行时使用。 转换工具将输出转换统计信息,包括有关不受支持或非加速层的信息,开发人员可以使用这些信息来调整初始模型的设计。
使用Snapdragon NPE SDK开发人造智能需要几个先决条件,才能开始创建解决方案。
您需要在一个或多个垂直方向运行卷积模型,包括移动,汽车,IoT,AR,无人机和机器人
您知道如何设计和训练一个模型,或者已经有一个预先训练的模型文件
您选择的框架是Caffe / Caffe2或TensorFlow
您可以为Android或Android或Linux的本机应用程序制作JAVA应用程序
您有一个Ubuntu 14.04开发环境
您有一个支持的设备来测试您的应用程序
*博客内容为网友个人发布,仅代表博主个人观点,如有侵权请联系工作人员删除。