Windows on Snapdragon部署GenAI策略指南
筆者在前一篇文章介紹了如何使用Qualcomm AI Hub來快速地在Windows on Snapdragon (WoS)完成AI應用的部署，然而身為被認證為Copilot+ PC的成員，要能順暢運作本地端生成式AI模型及開發衍生應用才是其最重要的主戰場！本篇文章將會介紹幾種不同的方法在WoS實現本地端生成式AI模型的運作。
「高通台灣AI黑客松」決賽結果揭曉
高通攜手華碩、台灣微軟與仨宇共同舉辦的「Qualcomm Edge AI Developer Hackathon高通台灣 AI 黑客松」，在歷經徵件初選及24小時的實體競賽後圓滿落幕。
運用Qualcomm AI Hub結合WoS打造低功耗高效能推論平台
本篇筆者將以實作的方式操作AI Hub，並將最佳化的模型部署在Windows on Snapdragon AI PC上運行，體驗如何在短時間內完成AI應用的展示與評估。
為邊緣裝置AI化而生：Qualcomm AI Hub
相較於依賴雲端運算，Qualcomm AI Hub 這類Edge AI開發平台有助於 AI 在邊緣裝置上的部署，這使得裝置能夠即時處理數據，降低延遲並提升隱私保護。
AI運算雲平台比較：NVIDIA vs. Intel vs. Qualcomm
本文將針對NVIDIA、Intel及Qualcomm這三家提供的AI雲平台進行定位與應用場景進行比較，有不同需求可選擇適合的平台來部署自己的 AI 應用。
認識Qualcomm AI 模型優化工具：AIMET
AIMET是 Qualcomm 開發的一套 AI 模型優化工具，它透過壓縮和量化技術來縮小模型，同時保持任務的準確性，有助於提高其在資源受限設備（如手機、邊緣裝置、IoT 設備）上的運行效率。