导语：一次开发，随处运行，高通AI软件栈能行吗？

假如你问AI边沿芯片公司最难的是甚么，他们年夜几率会说落地的运用场景太多、太繁杂。

假如你问开发者利用AI芯片最难的是甚么，他们可能会说没有同一的开发平台。

假如你问消费者利用AI的最年夜感触感染是甚么，他们也许会表达一些对于AI智能水平的不满。

AI已经经于智能手机中普和，但AI的体验还有不敷完美，AI的功效也还有不敷强盛。想要实现体验优异的AI功效及产物，必然需要从底层的硬件到上层的软件及体系的深度交融。

所有AI芯片公司都于年夜谈自家产物的上风，但即便对于在有能力及经验的AI开发者，想要将一个开发运用到差别的产物中，老是有很多迁徙的事情，这也于很年夜水平上拦阻了AI的普和及进一步立异。

芯片公司们都想解决这个问题，高通今天给出的最新的解决方案高通AI软件栈（Qualco妹妹 AI Stack），包括硬件、软件及东西，让OEM厂商或者者开发者的一次开发，就能够运用到智能手机、物联网、汽车、XR、云及挪动PC等智能网联边沿产物。

这是足以闪开发者高兴的“一次开发，随处运行。”

但想要实现这个方针，面对着诸多挑战。高通技能公司产物治理副总裁 Ziad Asghar指出，“AI于差别场景下，功耗需求、模子类型、模子部署方式等都有所差别，差别营业对于在正确性、功耗以和时延等方面的均衡要求也各不不异。好比，XR运用所需的手势追踪、眼球追踪及3D重修AI模子，与于汽车范畴所需的激光雷达AI模子年夜有差别，他们对于在精准度的要求也有很年夜区分。”

高通技能公司技能副总裁Jeff Gehlhaar提到，“怎样让咱们所有差别的IP都能得到一样的拜候权限，让每一个IP都可以或许以同一的方式选择相对于应的解决方案，这是一个重要挑战。”

高通终极推出的是AI软件栈产物组合，从底层的硬件结合上层的软件及东西优化，实现仅经由过程同一AI软件栈，可跨硬件平台运行。

这是一项十分挑战的事情，想要一次开发跨平台运行，起首就需要撑持差别的操作体系，包括Android、Windows、Linux以和面向网联汽车的QNX等。到了体系软件层面，要能完备撑持体系接口、加快器驱动、仿真撑持等。于开发者库与办事层面，要可以或许撑持数学库、编译器及虚拟平台等。还有要撑持阐发器及调试器，帮忙开发者通晓开发历程中AI模子的利用环境，以和于硬件端应该采用如何的权重举行阐发。此外，还有要撑持编程语言及焦点库。

“基在高通AI引擎Direct，上述这些高通AI软件均可以实现。” Ziad Asghar说，“高通AI引擎Direct可视为一个较低层级的库，可以于最接近模子或者硬件的位置举行软件编纂，充实开释硬件机能、确保最岑岭值体现。高通AI引擎Direct之上运行着AI runtimes，可帮忙OEM厂商及客户更高效地完成更多AI用例。AI runtimes还有撑持被广泛利用的高通神经收集处置惩罚SDK、ONNX runtimes以和TF Lite及TF Lite Micro、Direct ML。最上面一层是AI框架，包括TensorFlow、PyTorch及ONNX。”

高通AI软件栈还有撑持一系列东西套件，包括高通AI模子增效东西包（AIMET）、AI开发图形用户界面（GUI）、用在加强量化与优化的模子阐发器以和神经收集架构搜刮（NAS）。

高通AI模子增效东西包（AIMET）提供模子量化及模子压缩技能，可以或许举行量化感知练习（Quantization Aware Training）及无数据练习，将浮点运算模子转化为整数运算模子，好比，将32位浮点模子转换为8位整数模子，模子能效晋升可达4倍。

别的，高通AI软件栈还有撑持包括Prometheus、Kubernetes及Docker于内的基础举措措施。

高通AI软件栈可以撑持诸多的SDK，好比面向汽车ADAS解决方案的Snapdragon Ride SDK，面向物联网的高通智能多媒体SDK，以和Snapdragon Spaces XR开发者平台，这也为高通成立同一SDK奠基了基础。

Ziad Asghar对于雷峰网(公家号：雷峰网)暗示，“要实现任何面向单一终端开发的AI特征均可于其他终端上轻松部署，编译器确凿很要害，但它只是浩繁构成部门之一，此外还有包括模子的预备及优化、调理器、硬件调试、以和怎样确保软件可以或许充实使用硬件资源等等，这些因素都很是主要，咱们需要确保这些构成部门可以或许配合协作实现高效运行。”

也正由于云云，刚发布的高通AI软件栈，要真正实现其愿景还有有很长的路需要走，高通不仅面临着软件繁杂性年夜幅晋升的挑战，还有需要举行年夜量过细的优化，与客户合作无懈，才可能终极实现其愿景，这需要时间，更需要连续的投入。

但若高通AI软件栈可以或许乐成，不仅是其同一技能线路图战略的乐成，更是其于AI市场得到巨年夜乐成的要害。

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