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# 使用 Qualcomm AI Runtime SDK 优化 AI 模型

> 使用 Qualcomm AI Runtime (QAIRT) SDK 转换、量化并运行 AI 模型。

Qualcomm AI Runtime SDK 是一款一体化 SDK,用于将 ML 模型移植到 Qualcomm 硬件加速器上运行。该 SDK 包含 Qualcomm Neural Processing Engine(也称为 SNPE)和 AI Engine Direct(也称为 QNN),提供用于转换和量化在 PyTorch 与 TensorFlow 中训练的模型的工具,以及在 CPU、GPU 和 HTP 上运行这些模型的运行时。了解更多有关 [SNPE](https://docs.qualcomm.com/doc/80-63442-10/topic/index_SNPE.html) 和 [QNN](https://docs.qualcomm.com/doc/80-63442-10/topic/index_QNN.html) 的信息。

<img src="https://mintlify.s3.us-west-1.amazonaws.com/qualcomm-prod/zh/AI-Developer-Workflow-Ubuntu/_images/optimize-compile-snpe.png" alt="QAIRT 工作流" />

## 设置

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="下载 SDK" icon="download" href="../topic/qairt-install">
    下载并安装 Qualcomm AI Runtime SDK。
  </Card>

  <Card title="设置 SDK" icon="gear" href="../topic/qairt-setup">
    配置 SDK 环境以进行模型优化。
  </Card>
</CardGroup>

## 转换和量化模型

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="转换和量化模型" icon="arrows-spin" href="../topic/port-models">
    从 PyTorch、TensorFlow、ONNX 或 LiteRT 转换模型,并使用 SNPE 或 QNN 对其进行量化以便部署。
  </Card>
</CardGroup>

## 运行推理

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="运行模型" icon="play" href="../topic/run-models">
    在 CPU、GPU 或 HTP 上,使用 SNPE 或 QNN 对已转换的模型运行推理。
  </Card>
</CardGroup>

## API 参考

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Qualcomm Neural Processing Engine C/C++" icon="file-code" href="https://docs.qualcomm.com/doc/80-63442-10/topic/SNPE_general_api.html">
    SNPE C/C++ API 参考文档。
  </Card>

  <Card title="Qualcomm AI Engine Direct C/C++" icon="file-code" href="https://docs.qualcomm.com/doc/80-63442-10/topic/general_api.html">
    QNN C/C++ API 参考文档。
  </Card>
</CardGroup>