WoS 入门指南: 示例：使用NMAKE构建应用程序 (7Zip) (4.3.1)
如何使用NMAKE构建应用程序 (7Zip)
Qualcomm WoS PC Windows时间：2023-06-27 14:05:22
WoS 入门指南:使用clang++和GNU make构建应用程序 (5)
对于使用Windows x86主机架构的开发人员来说，另一个构建应用程序的选项是在命令提示符中。您可以选择安装Snapdragon LLVM ARM工具链或安装LLVM编译器工具。
Qualcomm WoS PC Windows时间：2023-06-27 14:04:03
WoS 入门指南: 使用clang++和CMake构建应用程序 (6)
CMake（CMake.exe）是一个跨平台的开源工具，用于定义能够在多个平台上执行的构建过程。
Qualcomm WoS PC Windows时间：2023-06-27 14:01:26
高通OpenCL ML扩展之自定义操作
通过OpenCL的cl_qcom_ml_ops（CLML）扩展，我们为开发人员提供了一套常用的machine learning ops，可以在高通平台的Adreno GPU上获得最佳性能。对于希望创建自定义操作的开发人员，CLML提供了添加自定义操作的接口。
Adreno GPU OpenCL时间：2022-09-23 12:37:41
高通OpenCL ML扩展之可记录队列
高通的OpenCL驱动程序支持用于加速机器学习操作的cl_qcom_ml_ops扩展（CLML）。cl_qcom_ml_ops扩展可与cl_qcom_recordable_queues扩展一起用于记录ml ops。示例程序-clml_mobilenet_recordables已包含在OpenCL ML SDK中。此示例演示如何使用CLML和可记录队列来构建和运行mobilenet图像分类网络。
Adreno GPU OpenCL时间：2022-09-23 12:33:44
上手SNPE（7）V1.62.0-支持骁龙8Gen1平台
SNPE更新到了v1.62.0, 最大的改动是开始支持骁龙8Gen1平台，解决HTP模型兼容性问题。
Qualcomm SNPE 量化时间：2022-05-30 09:34:18
动手学AIMET(1)- 什么是AIMET？
越来越多的模型部署在手机端，而端侧可用的计算能力有限、电池容量有限，为了高效的部署推理AI模型，产业界已经有很多算法框架，高通也推出了针对端侧的优化工具库AIMET。
Qualcomm AIMET时间：2022-05-24 10:13:49
边缘机器学习训练：移动设备端训练
介绍利用高通open CL ML SDK进行反向传播以及权重更新
Adreno GPU Open CL Machine Learning时间：2022-04-11 12:46:16
利用高通openCL ML SDK加速机器学习模型
介绍高通open CL ML SDK的作用。
Adreno GPU Open CL Machine Learning时间：2022-04-11 12:31:35
上手SNPE（6）HTP推理YoloV5
Yolo系列模型在业界有着广泛的应用，这里简单介绍下如何用SNPE在HTP上做Yolov5的推理。
SNPE YoloV5 量化时间：2022-04-08 16:40:00
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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