SNPE（Snapdragon Neural Processing Engine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。 SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Caffe、TensorFlow和ONNX等，同时还支持多种模型转换工具，如SNPE模型优化器（SNPE Model Optimizer）和ONNX模型优化器等，能够将模型转换成SNPE可执行格式，提升模型在移动端和物联网设备上的性能和效率。 SNPE还支持多种硬件平台，包括高通骁龙平台、ARM平台、Intel平台等，能够充分利用底层硬件的优势，提升深度学习推理的效率和速度，同时还支持多线程和多异构处理，能够充分发挥多核心和异构计算的优势。总之，SNPE是一套面向移动端和物联网设备的高效深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型和多种硬件平台，为移动端和物联网设备上的深度学习应用提供了有效的支持。

Purpose

本文档提供了SnapdragonTM神经处理引擎（SNPE）软件开发工具包（SDK）用户指南和API参考指南。

Capabilities

Snapdragon神经处理引擎（SNPE）是用于执行深度神经网络的Qualcomm Snapdragon软件加速运行时。使用SNPE，用户可以：

执行任意深度的神经网络
在SnapdragonTM CPU，AdrenoTM GPU或HexagonTM DSP上执行网络。
在x86 Ubuntu Linux上调试网络执行
将Caffe，Caffe2，ONNXTM和TensorFlowTM模型转换为SNPE深度学习容器（DLC）文件
将DLC文件量化为8位定点，以便在Hexagon DSP上运行
使用SNPE工具调试和分析网络性能
通过C ++或Java将网络集成到应用程序和其他代码中

Model Workflow

模型训练在流行的深度学习框架上进行（SNPE支持Caffe，Caffe2，ONNX和TensorFlow模型。）训练完成后，训练的模型将转换为可加载到SNPE运行时的DLC文件。然后，可以使用此DLC文件使用其中一个Snapdragon加速计算核心执行前向推断传递。

基本的SNPE工作流程只包含几个步骤：

SNPE（Snapdragon Neural Processing Engine）框架的工作流程如下：

模型准备：使用深度学习框架（如Caffe、TensorFlow等）训练出深度学习模型，然后通过SNPE模型优化器将模型转换成SNPE可执行格式。在模型转换的过程中，SNPE会对模型进行剪枝、量化、编译等优化操作，以提升模型在移动端和物联网设备上的性能和效率。
模型加载：将转换后的SNPE模型加载到移动端或物联网设备上。在加载模型的过程中，SNPE会根据设备配置和硬件平台等条件选择合适的加速库，如高通DSP库等。
数据输入：将待处理的数据输入到SNPE模型中。可以通过摄像头、麦克风等设备获取实时数据流，也可以通过文件读取的方式输入离线数据。
模型推理：通过SNPE模型推理引擎对数据进行处理。在模型推理的过程中，SNPE会根据模型结构和数据输入等参数计算出模型的输出结果，输出结果可以是分类、回归、分割等形式。
结果输出：将模型推理得到的结果输出到移动端或物联网设备上。可以通过屏幕、扬声器等设备显示或播放结果，也可以通过网络传输的方式将结果发送到远程服务器上。

总之，SNPE框架的工作流程包括模型准备、模型加载、数据输入、模型推理和结果输出等步骤，能够支持多种深度学习模型和多种硬件平台，为移动端和物联网设备上的深度学习应用提供高效的支持。

高通SNPE框架简介相关推荐

高通SNPE - OpenCL简介（4）
Adreno OpenCL应用程序开发本文章将要简要讨论Adreno OpenCL应用程序的一些基本要求开发,然后介绍如何调试和分析应用程序. Android上的OpenCL应用程序开发目前,Ad ...
基于高通SNPE推理引擎的yolov5目标检测算法
上图源自Snapdragon Neural Processing Engine SDK Reference Guide,它展示了一个Deep Learning Neural Network在SNPE环 ...
边缘计算：万字长文详解高通SNPE inception_v3安卓端DSP推理加速实战
本文是在以下文章的基础上编写,关于SNPE环境部署和服务器端推理可以参考上一篇文章: 边缘计算:万字长文详解高通SNPE inception_v3推理实战_seaside2003的博客-CSDN博客 ...
高通WLAN框架学习（31）-- Power save
前面的章节已经介绍了高通WLAN框架学习(18)-- QPower 3.0_专业开发者的博客-CSDN博客接下来这一章节继续深入下高通Power save算法根据无线网络的流量和拥塞情况,在不影响 ...
高通WLAN框架学习
下面是针对高通WLAN Power相关的分析介绍高通WLAN稳定和功耗分析--WLAN power体系结构高通WLAN稳定和功耗分析--WLAN功率测量高通WLAN稳定和功耗分析--Debug ...
高通baseband多媒体简介
由于baseband并不会拥有像AP一样强大完整的多媒体功能,所以高通的baseband方案(如QSC6075)并不会像Packetvideo.Nextreaming那样一套统一框架下的完整多媒体解决 ...
高通WLAN框架学习（17）-- NIO和PNO
本章详细介绍了preferred network offload (PNO)扫描概述.流.模式和配置文件. 18.1 PNO扫描概述 WLAN STA在通过AP模组连接AP之前,需要偶尔对环境进行扫描 ...
高通WLAN框架学习（1）- -WIFI的认证和log的抓取
本章节主要学习下高通WIFI的认证和log的抓取 1.WLAN的基本描述本博客主要介绍下高通WLAN的概述,涵盖了可用于WLAN以及WLAN.蓝牙和LTE共存的调试方法. 还说明了软件调试可用的配置 ...
高通WLAN框架学习（35）-- EDCA机制
在说高通针对EDCA机制之前,可以看下这篇博客写的不错 (五)EDCA机制详解高通的代码位于cfg_mlme_edca_params.h文件中 /* 267 * <ini> 268 * ...

高通SNPE框架简介

Purpose

Capabilities

Model Workflow

高通SNPE框架简介相关推荐

最新文章

热门文章