高通 AI Stack 稳定扩散Demo指南（3）
本文讲述 Linux 上的 Qualcomm AI Engine 直接模型准备。
Qualcomm 笔记 AI时间：2024-03-06 10:04:59
高通 AI Stack 稳定扩散Demo指南（2）
在本笔记本中，您将学习如何准备在 Snapdragon 或 Android 设备上的 Windows 上运行的优化模型，包括如何将 .onnx 文件转换为 Qualcomm AI Engine Direct 等效文件、生成 Qualcomm AI Engine Direct 模型库，并生成 Qualcomm AI Engine Direct 上下文二进制文件以在 Snapdragon 设备上使用。
Qualcomm 笔记 AI时间：2024-03-05 09:40:11
高通 AI Stack 稳定扩散Demo指南（1）
本指南展示了如何准备和优化稳定扩散模型，以便使用 Qualcomm AI Stack 在 Snapdragon 设备上运行。
Qualcomm 笔记 AI时间：2024-03-04 09:55:50
Qualcomm TensorFlow Lite SDK 工具快速入门指南（3）
Qualcomm TensorFlow Lite SDK 工具快速入门指南第三篇
Qualcomm 笔记 AI tensorflow时间：2024-02-29 09:40:36
Qualcomm TensorFlow Lite SDK 工具快速入门指南（2）
本文博客主要介绍构建 Qualcomm TFLite SDK 工具 – 开发人员工作流程
Qualcomm 笔记 AI tensorflow时间：2024-02-28 10:09:36
高通 AI Hub 上手指南
高通在2024年世界移动通信大会（MWC2024）上发布高通AI Hub， 使用AI Hub 极大的简化了AI 模型部署到边缘设备的过程。 只需要几分钟，通过AI-hub云端托管的 Qualcomm 设备上快速优化、验证和部署您自己的 AI 模型。
Qualcomm AI QIDK MobilenetV3 Qualcomm AI Hub时间：2024-02-27 17:04:15
Qualcomm TensorFlow Lite SDK 工具快速入门指南（1）
本文讲述Qualcomm TensorFlow Lite SDK 工具的快速入门。
Qualcomm 笔记 AI tensorflow时间：2024-02-27 16:21:54
Qualcomm 机器人 RB5 开发套件用户指南（7）
本文博客主要介绍如何构建和部署示例应用程序、使用交叉编译器开发，以及使用RB5平台开发。
Qualcomm RB5时间：2024-02-26 15:37:07
模型转换案例学习：等效替换不支持算子
高通SNPE支持Caffe、ONNX、PyTorch和TensorFlow等主流ML的模型转换。对于某些不支持的算子，替换成等效的自定义算子完成模型转换。在本篇文章中，我们以Pytorch 版本的MobilenetV3为案例，介绍如何使用算子替换的方法转换模型。
Qualcomm AI QIDK MobilenetV3时间：2024-02-22 15:46:36
Qualcomm 机器人 RB5 开发套件用户指南（6）
当前基于 Ubuntu 的 QRB5165 平台已针对 ROS2/Foxy 进行了验证。由于 Foxy 版本不是默认存储库的一部分，因此在安装 ROS2 之前，您必须运行以下步骤将 ROS2 软件包存储库添加到基于 Ubuntu 的焦点源列表中。
Qualcomm RB5时间：2024-02-22 10:52:03
Qualcomm 开发者专区是 Qualcomm 联合CSDN 共同打造的面向中国开发者的技术专区。致力于通过提供全球最新资讯和最多元的技术资源及支持，为开发者们打造全面一流的开发环境。本专区将以嵌入式、物联网、游戏开发、Qualcomm® 骁龙™处理器的软件优化等技术为核心，打造全面的开发者技术服务社区，为下一代高性能体验和设计带来更多的想法和灵感。
加入 Qualcomm 开发者专区高通 AI Hub
全新高通 AI Hub 包含预优化AI模型库，支持在搭载骁龙和高通平台的终端上进行无缝部署。
该模型库为开发者提供超过75个主流的AI和生成式AI模型，比如Whisper、ControlNet、Stable Diffusion和Baichuan-7B，可在不同执行环境(runtime)中打包，能够在不同形态终端中实现卓越的终端侧AI性能、降低内存占用并提升能效。所有模型均经过优化，以充分利用高通AI引擎内所有核心（NPU、CPU和GPU）的硬件加速能力，从而使推理速度提升4倍。
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