Qualcomm开发者网络开始提供骁龙神经处理引擎
美国当地时间7月25日。圣迭戈———qualcommincorporated(nasdaq: qcom)子公司qualcomm technologies,inc.宣布，即日起将在qualcomm开发者网络(qualcomm developer network)上提供qualcomm“骁龙”神经处理引擎(neural processingengine，npe)软件开发包(sdk)。骁龙npe是首个面向骁龙移动平台设计的深度学习软件框架。
资料图
骁龙npe旨在向开发者提供软件工具，面向搭载骁龙处理器的移动终端和其他类型的网络边缘终端，加速深度神经网络工作负载运行。开发者可针对所需的用户体验选择最佳的骁龙内核——包括qualcomm?
kryo? cpu、qualcomm? adreno? gpu或qualcomm? hexagon? dsp。
骁龙npe将向多个行业(包括移动、汽车、医疗健康、安全与图像)的开发者提供他们所需的工具，以实现终端侧的、由神经网络驱动的用户体验。开发者可充分利用深度学习用户体验，如风格转换与滤镜(增强现实应用)、情景探测、面部识别、自然语言理解、物体追踪与规避、手势和文本识别等。
开发者已开始使用骁龙npe，发挥骁龙的能力以支持移动应用体验。例如，facebook已宣布计划将骁龙npe集成到facebook应用的相机功能中，以促进caffe2支持的增强现实(ar)特性实现。相较于通过一般的cpu实现，facebook可利用骁龙npe，基于adreno gpu实现5倍的性能提升，从而在拍摄照片和直播视频时，实现更流畅、无缝且逼真的ar特性应用。
qualcomm technologies,inc.产品管理总监garybrotman表示：“我们开发骁龙npe sdk，是为了满足日益增长的、搭载骁龙的移动终端和其他网络边缘终端高效运行深度神经网络的需求。骁龙npe旨在为开发者带来从云端向网络边缘终端轻松迁移智能特性的工具，从而让开发者针对特定的用户体验，灵活利用功耗和性能最适合该体验的骁龙内核来进行处理。”
骁龙npe可兼容骁龙600和800系列移动平台，可支持通用深度学习框架，如caffe、caffe2和tensorflow，并提供对自定义层的支持。该sdk包括运行时软件、库、api、离线模型转换工具、示例代码、文档，以及调试与基准测试工具。
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