怎样通过高通 SNPE 框架压榨 Hexagon DSP 的算力:处理音频与传感器数据的神器
在端侧AI应用中,尤其是在处理连续、低延迟且低功耗的音频(如关键词识别)和传感器数据流时,CPU往往效率不高,GPU功耗又过大。高通骁龙芯片中的 Hexagon DSP (Digital Signal Processor) 由于其擅长并行信...
在端侧AI应用中,尤其是在处理连续、低延迟且低功耗的音频(如关键词识别)和传感器数据流时,CPU往往效率不高,GPU功耗又过大。高通骁龙芯片中的 Hexagon DSP (Digital Signal Processor) 由于其擅长并行信...
在移动端 AI 推理领域,MNN(阿里巴巴)和 NCNN(腾讯)是两个最受欢迎的深度学习推理框架。它们的性能差异往往取决于底层的硬件加速能力和驱动适配情况,尤其是在面对高通(Qualcomm Adreno)和联发科(MediaTek Mal...
高通骁龙8295(通常集成在Snapdragon Cockpit平台)是为高性能AI计算设计的SoC,尤其擅长处理大模型(LLMs, Vison Transformers)推理任务。其核心优势在于集成的Hexagon NPU/DSP,但要充...