骁龙X2 Elite端侧大模型部署实战(1): 模型量化压缩与精度无损迁移
本文详细介绍了量化的理论基础、技术选型、校准数据构建、精度验证方法，并提供了完整的QNN SDK量化实战代码。掌握这些技术，开发者可以在X2 Elite平台上高效部署高质量的端侧大模型应用
Qualcomm X2 Elite 模型量化时间：2026-07-22 09:21:39
FastRPC实战(2): 与SMCInvoke的IPC机制对比
近期在做Qwen本地模型部署时，系统性地接触到FastRPC——AP用户态进程经Glink调用Hexagon CDSP上QNN/HTTP推理的那条路径。两条栈在代码形态上惊人相似（IDL、Stub/Skel、共享内存、内核驱动gatekeeper），却服务完全不同的边界；把已有TZ侧经验与新的DSP offload经验放在一起对照着学习是本文的初衷。文中涉及高通跃龙IQ-9100类设备的数据均引自本项目诊断报告与官方文档。
Qualcomm 开发语言 FastRPC SMCInvoke IPC时间：2026-07-21 09:30:17
FastRPC实战(1): 将计算负载从CPU卸载到Qualcomm Hexagon DSP
在无人机、机器人和智能相机等等实时计算场景中，开发者们始终在寻找一个平衡点——既要高性能，又要低功耗。Qualcomm Hexagon DSP（数字信号处理器）提供了一个极具吸引力的解决方案，而FastRPC则是连接CPU与DSP之间的关键桥梁。
Qualcomm FastRPC Hexagon DSP时间：2026-07-20 10:32:22
Windows 系统部署系列(2)：基于 PowerShell 图形化工具的 Windows ISO OEM 驱动集成指南
本文提出一种基于 PowerShell 图形化工具的 Windows ISO 驱动集成方案，通过自动化完成映像挂载、驱动注入与 ISO 重构，解决部署过程中设备识别与兼容性问题，并提升企业级 Windows 在 OEM 及 ARM64 平台上的部署成功率。
Qualcomm 骁龙X系列 AIPC WoS时间：2026-07-17 11:41:00
高通跃龙IQ-9100平台上部署7B模型FastRPC通过IOMMU零拷贝调用DSP服务的原理
我们之前记录了7B模型在高通跃龙IQ-9100平台上的SMMU映射失败诊断和限制突破，讲的是实际工程遇到的问题和解决方法，但没有对底层概念的理解。这一篇将往下一层深入探索和理解。
Qualcomm fastRPC SMMU IOMMU时间：2026-07-16 09:27:50
骁龙X2 Elite平台AI实战(3):部署本地RAG知识库问答系统
这篇实战直接带你在骁龙X2 Elite笔记本上把本地RAG（检索增强生成）问答环境跑起来。这套方案的目标很明确：文档不出本机、问答响应可控、开发流程可复现。我们先从环境搭建和基础验证开始，接着把FAISS 检索链路和Prompt策略补齐，形成完整可用的本地知识问答系统。
Qualcomm X2 Elite 骁龙 RAG知识库时间：2026-07-15 09:45:33
骁龙X2 Elite平台AI实战(2): 部署离线会议纪要助手
本博客分两个部分，完整记录在骁龙X2 Elite Windows ARM64笔记本上搭建离线会议纪要助手的所有步骤。第一部分whisper.cpp环境搭建与会议录音转写实战；第二部分利用本地大模型（Ollama + Qwen2.5:7b）做摘要整理与待办生成。
Qualcomm 骁龙 X2 Elite 会议助手时间：2026-07-14 09:08:16
骁龙X2 Elite平台AI实战(1): 搭建本地AI编程助手
最近入手了一台搭载骁龙 X2 Elite (X2E-96-100) 的轻薄本，18 核 Oryon CPU + 85 TOPS Hexagon NPU，这配置不拿来跑本地 AI 简直是浪费。之前已经写过 X2 Elite 的架构解析和 边缘AI应用开发，这次打算系统性地从零开始，手把手带你在这台 ARM64 笔记本上搭建一套完整的本地 AI 开发环境。
Qualcomm 人工智能 AI编程 骁龙时间：2026-07-13 09:58:52
Windows 系统部署系列(1)：基于ARM架构的Windows 11 系统安装指南
本文档说明了在 ARM 架构设备上，通过 U 盘 完成 Windows 11 全新安装的操作流程，以及系统安装完成后的初始配置说明，并补充了在 FAT32 启动场景下拆分 install.wim 文件的必要方法
Qualcomm 骁龙X 系列平台 AI PC时间：2026-07-09 14:15:13
骁龙X2 Elite边缘AI应用开发实战(5): AIGC实战之Stable Diffusion 3与ControlNet部署
上一篇我们成功在 X2 Elite NPU 上运行了 Stable Diffusion 1.5，实现了 2 秒/图的极速生成。这一篇我们将挑战更先进的 SD3（Diffusion Transformer） 和 ControlNet，让生成更加可控、质量更高，同时介绍如何在 32GB 内存机型上优化 SD3 Large 模型。
Qualcomm 人工智能 AIGC stable diffusion时间：2026-07-09 13:31:21
骁龙X2 Elite边缘AI应用开发实战(4): AIGC实战之Stable Diffusion 1.5极速文生图
上一篇我们构建了完全离线的端侧智能语音助手，VAD、Whisper、Phi-3-mini、VITS 四个模型全部运行在 NPU 上，实现了从麦克风到音箱的全链路。这一篇我们将开启 AIGC 之旅的第一站——在 X2 Elite 上本地运行 Stable Diffusion 1.5，实现 2 秒一张 512×512 图片，完全离线，无需云端。
Qualcomm 人工智能 AIGC stable diffusion时间：2026-07-08 10:10:47
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