高通平台SNPE如何保证数据的安全性？

黄金镇魂曲 2023-07-04 16:21:50

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weixin_38498942 2023-07-06

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高通平台SNPE通过多层安全措施来保护数据的安全性。首先，SNPE提供了硬件层面的安全特性，如可信执行环境（TEE）和硬件加解密等，用于保护敏感数据和模型的安全。其次，SNPE采用了严格的访问控制策略，确保只有授权的应用程序可以访问和使用SNPE的功能。此外，SNPE也支持数据的加密和签名，以确保数据在传输和存储过程中的完整性和机密性。

高性能计算(High performance computing，缩写HPC)指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。这个Model是指计算机上的一个应用，它占用了两类最主要的资源：算术逻辑单元的计算资源，存储器的带宽资源。

利用SNPE在安卓手机端利用CPU、GPU、DSP完成神经网络推理加速

智能问答实际需求有很多，如常用的搜索引擎google，输入关键字后，将推送相关联的网页或文章。还有在段落或文章中找到答案：这个问题常被称为阅读理解，这是本文介绍应用的主要功能。本文基于高通GitHub上开源的代码，介绍了如何在高通Snapdragon 8 Gen 2的手机上，开发基于Transformers的智能问答Android应用。

中的多个经过训练的神经网络模型，并且可以在高通® 骁龙 CPU 或 DSP 处理器上运行。通过减轻在高通® 骁龙设备上运行神经网络的负担，高通® 神经处理 SDK 使开发人员能够专注于创造新的创新用户体验。要在骁龙 (WoS) 或 Linux 上构建并运行适用于 Windows 的人工智能应用程序，请使用高通® 神经处理 SDK 生成深度学习容器 (DLC)。高通® 人工智能神经处理 SDK 不捆绑任何模型文件，但包含用于下载某些模型并将其转换为高通深度学习容器 (.dlc) 格式的脚本。

高通在2017年第一季度发布了旗舰骁龙835，随后各大厂商的旗舰机型，尤其是后续的全面屏旗舰机型几乎都纷纷采用了这一高性能手机芯片。仅仅在8、9个月之后，搭载骁龙835的机型还远未大量普及到消费者手里时，高通却又在2017年底发布了新一代的旗舰——骁龙845。究其原因，2017年下半年以来，手机市场因AI智能趋势风起云涌，高通在年底推出骁龙845，正是迅速应对这种变化的宏观战略布局，更强的性能、更...