AI Edge Box 使用 Qualcomm SoC 后可带来哪些关键能力提升？

[风声wind]

AI Edge Box 使用 Qualcomm SoC 后可带来哪些关键能力提升？

[weixin_38498942]

基于 Qualcomm SoC 的 Hexagon NPU 与 ExecuTorch 框架协同优势，AI Edge Box 核心能力提升集中在 性能、功耗、兼容性、部署效率 四大维度，具体如下：
算力与推理速度飞跃：Hexagon NPU 提供业内领先的可扩展架构与 HTP Delegate 加速，可将 Diffusion 模型核心计算模块（如 U-Net，占整体计算量 80%+）、LLM 等生成式 AI 模型的推理速度提升数倍至数十倍。例如 SD-Turbo 模型在 Snapdragon 平台（同架构 QCS 系列适用）512px 分辨率下延迟可低至 200ms 内，满足边缘场景实时推理需求。
低功耗与稳定性优化：通过将大算力模块（U-Net、LLM 主干网络）全量 offload 到 Hexagon NPU，大幅减少 CPU/GPU 参与，降低整机功耗与发热，解决 AI Edge Box 边缘部署时的供电受限问题，保障长时间稳定运行。
多模型与多硬件兼容：支持 LLM（Llama、Phi）、Diffusion（Stable Diffusion 系列）、VAE 等多类型生成式模型，同时兼容 CPU/DSP/NPU 异构硬件调度，可根据 Edge Box 场景灵活分配计算任务（如 Text Encoder 运行于 CPU，U-Net 运行于 NPU）。
部署效率与落地性提升：借助 ExecuTorch 轻量级 Runtime 与 PyTorch 原生导出能力，降低模型迁移成本；Hexagon SDK 提供完整工具链（模型转换、量化、编译），支持 AOT 编译与端侧快速部署，无需依赖云端算力，提升边缘场景的隐私安全性与响应速度。
资源利用率优化：支持 INT8/FP16 混合精度推理、权重量化等技术，减少模型内存占用，让 AI Edge Box 有限的硬件资源可承载更大规模模型（如 LLM 从 FP32 量化为 INT4 后体积缩小 4 倍）。