이 페이지는 기계 번역을 사용하여 번역되었습니다. 영어 원문을 보려면 여기를 클릭하십시오.
Qualcomm AI Engine Direct
딥 러닝 네트워크 및 Qualcomm AI Engine Direct 백엔드와 함께 작업
Qualcomm AI Engine Direct SDK(일반적으로 QNN SDK (Qualcomm Neural Network SDK)로 알려져 있음)는 CPU, NPU, LPAI(저전력 AI) 등과 같은 다른 처리 장치들(통칭 백엔드) 전반에 걸쳐 다양한 인터페이스와 아티팩트의 사용을 용이하게 합니다. 자세한 내용은 Qualcomm 문서를 참조하십시오.
Embedded Coder® Support Package for Qualcomm® Hexagon® Processors는 QNN 호스트 및 대상 모델을 사용하여 백엔드의 응답을 예측하고, 백엔드에 배포하기 전에 정확성과 성능을 검증하기 위한 Simulink® 블록과 MATLAB® System object™를 제공합니다.
함수
qnn.HTP | Interface to predict responses of deep learning model for QNN HTP backend (R2025b 이후) |
qnn.CPU | Interface to predict responses of deep learning model for QNN CPU backend (R2025b 이후) |
qnn.LPAI | Interface to predict responses of deep learning model for QNN LPAI backend (R2025b 이후) |
qnn.getNetworkProperties | Read values for properties defined in QNN model or QNN context binary file (R2025b 이후) |
블록
| QNN HTP Predict | Predict responses of a QNN model or QNN context binary for the HTP (NPU) backend (R2025b 이후) |
| QNN CPU Predict | Predict responses of a QNN model for the CPU backend (R2025b 이후) |
| QNN LPAI Predict | Predict responses of a QNN context binary for the LPAI backend (R2025b 이후) |
추천 예제
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.
