教程

将 Pi0.5（一个 30 亿参数的视觉-语言-动作模型）从下载到驱动机器人运动，全程运行在 IQ-9075 EVK 的 Hexagon NPU 上 — 1.1 秒动作块，4.3× 实时速度，无 CPU 回退。

使用 AIMET W4A16 对 Nemotron Nano 进行量化，在 Qualcomm AI Hub 中编译，并通过 Genie/QnnHtp 在 IQ-9075 EVK 上运行。

构建两个 OSTree 镜像，只刷写一次，然后通过 OTA 将正在运行的 IQ-8275 EVK 升级到新版本，具备回滚保障，增量仅 8 MB。

在 Dragonwing SBC 上启动 TurtleBot3 Burger，使用 Cartographer SLAM 构建地图，并通过 Nav2 实现自主行驶，全部运行在 ROS 2 Jazzy 上。

使用 libqcperf 在 Qualcomm Ubuntu 上以编程方式获取实时 NPU 利用率数据，包括通过 FastRPC 获取的 Q6、HVX、HMX 和时钟指标。

从源码构建 LiteRT-LM，并在 Dragonwing IQ-8275 的 Hexagon NPU 上运行 Google 的 Gemma-4 E2B，从 Ubuntu 原型一路走到 Qualcomm Linux 生产镜像。