高通SNPE - OpenCL简介（3）
在Adreno GPU中，执行的最小单位称为光纤。一根光纤对应一根OpenCL中的工作项。总是以锁步执行的一组纤维称为波。SP一次可以容纳多个活动波。每波通常可以使独立前进，而不管其他浪潮的状态如何。
Qualcomm时间：2020-11-16 11:09:37
高通SNPE - OpenCL简介（2）
作为严格定义的计算标准，OpenCL具有良好的程序可移植性。OpenCL的如果一个供应商的平台编写的应用程序应该在其他供应商的平台上运行良好，他们没有使用任何供应商专有或特定于平台的扩展或功能。Khronos的认证程序确保了OpenCL的程序可移植性，这要求OpenCL供应商在声称自己的平台通过了严格的一致性测试之前OpenCL“符合标准”。
qualcomm时间：2020-11-11 10:02:02
高通SNPE - OpenCL简介（1）
OpenCL由Khronos集团开发和维护，是一种开放且免版税的标准用于异构系统中的跨平台并行编程。它是帮助开发人员利用现代异构中可用的海量计算能力系统，极大地促进了跨平台的应用程序开发。高通®的Adreno TM上的Snapdragon平台GPU系列一直是最早移动的一个完全支持OpenCL的GPU之一。
Qualcomm 深度学习 全连接层时间：2020-11-09 11:39:45
高通SNPE - 基准测试概述（4）
MobilenetSSD基准测试 SNPE SDK支持Tensorflow版本和Caffe版本的MobilenetSSD模型。有关更多详细信息，请参见使用MobilenetSSD。 对Mobilenet SSD进行基准测试需要对基准JSON配置文件以及数据输入列表进行一些补充。 请遵循基准测试概述，以熟悉基准测试工具。
qualcomm时间：2020-11-03 09:52:01
高通SNPE - 基准测试概述（3）
SNPE基准测试同时支持有Android ARM 32位和AARCH 64位。除Android外，对LinuxEmbedded的支持有限，其中仅支持计时的测量。
Qualcomm时间：2020-11-02 10:06:19
高通SNPE - 基准测试概述（1）
SNPE SDK附带的基准测试由一组python脚本组成，这些python脚本在目标Android / Linux嵌入式设备上运行一个网络并收集性能指标。它使用SDK包中的可执行文件和库，使用网络的一组输入和指向该输入组的文件在目标上运行DLC文件。 基准脚本的输入是JSON格式的配置文件。该SDK附带有一个配置文件，用于运行SNPE SDK中创建的AlexNet模型。鼓励SDK用户创建自己的配置文件，并使用基准脚本在目标上运行以收集计时和内存消耗度量。
qualcomm时间：2020-10-26 13:56:10
人工智能-人工神经网络（2）
在神经元完成输入和权重之间的点积运算后，它还会对该结果施加非线性。该非线性函数称为激活函数。 过去，激活功能的流行选择是S型和tanh。最近发现，由于称为消失梯度的问题，ReLU层对深度神经网络具有更好的响应。
Qualcomm 人工智能时间：2020-10-21 11:20:42
人工智能-人工神经网络（1）
神经网络是从大脑中获得灵感的模型系列，用于近似依赖于大量输入的函数，是一个非常好的模式识别模型。 神经网络是非线性假设的示例，其中模型可以学习对更为复杂的关系进行分类。对于大量功能，它的扩展性也比Logistic回归好。
人工智能 qualcomm时间：2020-10-20 11:07:30
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