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。

在网络执行期间可以在 SNPE 中启用日志记录。强烈建议在程序开始时启用一次日志记录，以捕获所有进程的日志。启用日志记录可能会对性能产生影响。

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。