#Qualcomm知识课堂#高通云AI 100开发者指南(三): 这篇文章是关于高通云AI100开发者指南的第三部分，主要讨论了如何安装和使用高通云AI 100平台，详细介绍了如何在不同操作系统和虚拟机管理程序上安装Platform SDK（x86和Arm）和Apps SDK（仅x86），还讨论了如何在KVM、ESXi和Hyper-V等虚拟机环境中配置
#Qualcomm知识课堂#高通云AI 100开发者指南(二): 这篇文章是关于高通云AI100开发者指南的第二部分，介绍了高通云AI 100平台的硬件架构和SoC架构，包括其性能、功耗、内存、网络接口以及安全启动和可靠性方面的特性，还讨论了Qmonitor工具，这是一个用于配置和获取云端AI 100设备状态信息的客户端-服务
#Qualcomm知识课堂#高通云AI 100开发者指南(一): 这篇文章是关于高通云AI100开发者指南的，主要介绍了高通云端AI 100加速卡及其配套的软件开发工具包（SDK）。这些工具提供了强大的动力和性能，以满足云数据中心、边缘计算和其他机器学习（ML）应用的推断需求，详细描述了云端AI 100的工作流程、软件栈
#Qualcomm知识课堂#神经网络量化(八):本节通过实验说明了高通的QAT流程在多种模型上实现高效量化，无论是视觉模型还是Transformer模型，都能在保持高准确性的同时显著降低能耗和延迟，为工程师提供快速部署高性能量化模型的解决方案。助您在机器学习领域取得领先！http://t.cn/A6EWOCoK
#Qualcomm知识课堂#神经网络量化(七):本节重点讨论批归一化折叠和量化感知训练（QAT），详细介绍了在QAT中如何处理批归一化折叠，以及这种处理对模型性能的影响，还探讨了QAT的初始化方法，包括使用不同的PTQ技术作为初始步骤的效果，最后提供了一个标准QAT流程的建议，包括跨层均衡、添加量化器、范围
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#Qualcomm知识课堂#神经网络量化(六):本节将重点介绍量化感知训练（QAT）的方法，它允许在训练过程中模拟量化噪声源，以找到比事后训练量化更优的解决方案，详细讨论在模拟量化网络中如何进行反向传播，以及批归一化折叠和通道量化在QAT中的影响，还提供了各种任务和模型的结果。http://t.cn/A6EIbaFw
#Qualcomm知识课堂# 神经网络量化(五):本节将探讨神经网络量化中的精度损失问题，详细介绍标准PTQ流程，包括跨层均衡、添加量化器、权重范围设置、AdaRound、偏差校正和激活范围设置等步骤。此外，还进行了相关实验，评估了该流程在计算机视觉和自然语言处理任务中的性能。实验结果显示，对于大多数模
#Qualcomm知识课堂# 神经网络量化(四):本节将探讨神经网络量化中的纠偏问题和AdaRound技术，量化误差通常是有偏的，这种偏差在深度可分离层中更为明显。为了解决这个问题，文章提出了一些纠正预期分布偏移的方法，如经验偏置校正和分析偏置校正。此外，还介绍了AdaRound技术，这是一种系统化的方法，用
#Qualcomm知识课堂# 神经网络量化(三):本节将深入探讨神经网络量化中的实际考虑因素，如对称量化与非对称量化、每张量和每通道量化，以及后训练量化，还详细介绍量化范围设置的方法，包括最小-最大值法、均方误差法、交叉熵法等，以及跨层均衡技术，以提高量化模型的性能等。http://t.cn/A6EUOhWs
开启高通RB3 Gen 2开发套件拆箱之旅，为物联网创新铺路。这套预装高通Linux的套件，适用于多种边缘AI应用，如联网摄像头和机器人。包含核心套件和视觉套件，配备必要模块和工具，助您快速启动项目。跟随我们的步骤，从设置调试UART到运行示例应用，轻松上手！http://t.cn/A6E5eAn5
#Qualcomm知识课堂# 神经网络量化（二）:本节将详细探讨神经网络量化中的关键概念和技术，介绍统一仿射量化、对称均匀量化、二进制幂量化器以及量化粒度的概念，并对量化模拟过程中的批归一化折叠、融合激活函数等进行了详细讲解。这些内容对于理解神经网络量化在实际应用中的操作和性能优化具有重要价
TensorOpera和高通科技公司开展合作，在高通Cloud AI 100加速器上运行开源SDXL端点，展示了生成式人工智能应用程序。这项合作使AI开发人员能够更高效、成本效益地构建和扩展生成式AI应用，还比较了高通Cloud AI100与NVIDIA A100在价格和性能上的优势，强调了高通Cloud AI100在性能效率、密度和成本效益
#Qualcomm知识课堂# 神经网络量化(一):本节首先解释了神经网络量化在降低功耗和延迟方面的重要性，特别是在边缘设备中的应用。接着深入讨论了量化过程中的硬件背景和实际考虑因素，如权重和激活的量化方案、量化误差的处理等。最后通过具体的代码示例，展示了如何在实践中应用这些技术，以及如何针对不
高通RB3 Gen 2参考开发套件，您的理想高通Linux开发伴侣！基于QCS6490 SoM，配备AI处理器、八核CPU、GPU和DSP，支持96板规格设计，灵活堆叠扩展板。适用于物联网产品开发，如AI边缘盒子、联网摄像头等。立即查看快速入门指南，开启开发之旅! http://t.cn/A6ELuKro
#Qualcomm知识课堂# 《高效模型量化工具包-AIMET（八）》:本节将讨论神经网络量化技术，该技术通过将浮点表示转换为定点格式，结合利用高效定点运算的专用硬件，以实现显著的功耗节约和推理加速，还描述了两种主要的量化算法：后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），并介绍了AIMET提供的简单易用的A
高通公司开发了一款名为Gunyah的开源轻量级虚拟机管理程序，旨在提高电池供电设备的安全性、性能和实时性。Gunyah支持创建和管理两种类型的虚拟机：受保护虚拟机和不受保护虚拟机，主要应用于汽车、移动宽带、物联网和可穿戴设备。这一技术将有助于提升设备的安全性和效率，特别是在处理敏感任务时。
#高通技术大牛有话说# 高通RB3 Gen2开发版默认搭载的是高通Linux，本文将介绍在x86的主机上，如何使用交叉编译方法把应用程序代码编译成*.ipk的软件包。文章涵盖了安装eSDK平台、配置交叉编译环境、下载并编译应用程序源代码、以及将编译好的应用程序部署到RB3Gen2开发板上的步骤。文章内容丰富，包含
#Qualcomm知识课堂# 《高效模型量化工具包-AIMET（七）》:本节将介绍AIMET的高效模型量化工具包，特别是关于量化感知训练（QAT）的部分。量化感知训练是在模型训练过程中对量化噪声进行建模，以帮助模型找到比后训练量化更好的解决方案，还讨论了QAT的最佳实践流程，包括初始化、添加量化器、范围设置
#高通技术大牛有话说# 高通Linux 是一个专为高通物联网 (IoT) 平台设计的综合软件包。它提供了一个统一的 Linux 发行版，旨在简化开发过程。本文将介绍如何使用源代码的方式编译高通 Liunx系统镜像过程。文章详细描述了如何同步代码列表，包括Yocto layers、Manifest release tag和Distribution (DISTR
