在8550LE上运行SNPE的时候如何提高模型的运行速度?

weixin_32297801 2024-07-05 11:13:39

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weixin_38498942 2024-07-08

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在高通平台如果要提高模型的运行速度:
1, 使用硬件的加速, 使用GPU或者DSP的runtime来运行模型, 是模型可以更快的加速.
2, 量化你的模型, 使用INT8的计算替代Float32/Float16, 使模型可以更快的运行.
3, 增加 --userbuffer_tf8 的参数, 使用内存映射, 使GPU/DSP在推理的时候, 从CPU传到DSP/GPU的是一个指针, 不进行内存copy,提高推理的速度.

snpe-1.50.0.zip

SNPE V1.65对dlc的量化模型与非量化模型在8155车机板子的CPU和DSP上进行推理

‌SNPE（Snapdragon Neural Processing Engine）是高通公司推出的一款面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架‌。它提供了一套完整的深度学习推理解决方案，能够支持多种深度学习模型，包括PyTorch、TFLite、ONNX和TensorFlow等‌

Snapdragon Neural Processing Engine (SNPE) 是 Qualcomm 提供的一套完整的解决方案，旨在优化和加速神经网络模型在 Qualcomm 骁龙（Snapdragon）移动平台上的运行。SNPE 支持多种神经网络框架，如 TensorFlow、Caffe、ONNX 等，并提供了高效的推理引擎和工具链，帮助开发者在移动设备上实现高性能的人工智能应用。 Snapdragon Neural Processing Engine (SNPE) 是由高通公司（Qualcomm）开发的一套软件开发工具包，其目的在于为开发者提供一系列优化和加速神经网络模型在高通骁龙移动平台上的运行能力。随着人工智能技术在移动设备上的普及和重要性的日益增加，SNPE成为了推动移动AI应用发展的关键工具。 SNPE支持多种流行的深度学习框架，包括但不限于TensorFlow、Caffe以及ONNX（开放神经网络交换格式），这使得开发者能够利用他们已有的模型和知识，将这些模型转换并部署在骁龙处理器上。这样的支持为开发者提供极大的便利，因为它们不必从零开始构建模型，而是可以在现有的成果基础上进行优化和调整。 SNPE的核心组件之一是其高效的推理引擎，推理引擎是深度学习模型执行前向传播计算的部分，它负责处理输入数据并生成预测结果。在移动设备上运行复杂的神经网络模型时，高效的推理引擎是至关重要的，因为它能够确保应用运行流畅且电池消耗合理。此外，SNPE还提供了一系列工具链，这些工具链包括模型转换工具、调试工具和性能分析工具，它们帮助开发者在模型转换、调试和优化等阶段中更有效地工作。例如，模型转换工具可以将特定框架的模型转换为SNPE可以识别和运行的格式，而性能分析工具则允许开发者了解模型在特定硬件上的运行效率，进而作出相应的调整。

Snapdragon Neural Processing Engine (SNPE) 是 Qualcomm 提供的一套完整的解决方案，旨在优化和加速神经网络模型在 Qualcomm 骁龙（Snapdragon）移动平台上的运行。SNPE 支持多种神经网络框架，如 TensorFlow、Caffe、ONNX 等，并提供了高效的推理引擎和工具链，帮助开发者在移动设备上实现高性能的人工智能应用。

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