Qualcomm AI Engine Direct
深層学習ネットワークおよび Qualcomm AI Engine Direct バックエンドで作業する
Qualcomm AI Engine Direct SDK (一般に QNN SDK (Qualcomm Neural Network SDK) として知られています) は、CPU、NPU、LPAI (Low Power AI) など、総称してバックエンドと呼ばれる他の処理ユニット全体で、さまざまなインターフェイスやアーティファクトの利用を容易にします。詳細については、Qualcomm のドキュメンテーションを参照してください。
Embedded Coder® Support Package for Qualcomm® Hexagon® Processors には、QNN ホスト モデルおよびターゲット モデルを使用してバックエンドの応答を予測し、バックエンドに展開する前に精度とパフォーマンスを検証するための Simulink® ブロックと MATLAB® System object™ が用意されています。
関数
qnn.HTP | Interface to predict responses of deep learning model for QNN HTP backend (R2025b 以降) |
qnn.CPU | Interface to predict responses of deep learning model for QNN CPU backend (R2025b 以降) |
qnn.LPAI | Interface to predict responses of deep learning model for QNN LPAI backend (R2025b 以降) |
qnn.getNetworkProperties | Read values for properties defined in QNN model or QNN context binary file (R2025b 以降) |
ブロック
| QNN HTP Predict | Predict responses of a QNN model or QNN context binary for the HTP (NPU) backend (R2025b 以降) |
| QNN CPU Predict | Predict responses of a QNN model for the CPU backend (R2025b 以降) |
| QNN LPAI Predict | Predict responses of a QNN context binary for the LPAI backend (R2025b 以降) |
注目の例
Deploy Deep Neural Networks to Qualcomm Targets Using Qualcomm AI Engine Direct (QNN)
The complete workflow for using the Simulink® blocks under the QNN Simulink® library in Embedded Coder Support Package for Qualcomm® Hexagon® Processors. The workflow covers both simulation of deep learning networks on the host computer and Processor-in-the-Loop (PIL) validation on the target device.
