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title: 認識高通AI開發平台：Qualcomm AI Hub
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url: "https://makerpro.cc/docs/qualcomm-ai-hub-for-edge-devices/"
updated: "2025-04-26"
category: Qualcomm
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# 認識高通AI開發平台：Qualcomm AI Hub

[![](https://makerpro.cc/wp-content/uploads/2025/03/QualcommAIHubforSnapdragonXSeriesPlatformsImage.png)](https://makerpro.cc/wp-content/uploads/2025/03/QualcommAIHubforSnapdragonXSeriesPlatformsImage.png)

Qualcomm AI Hub 是高通推出的一個專門用於AI開發與部署的綜合性平台，透過Qualcomm AI Hub，開發者可以存取各種 AI 模型、開發工具與最佳化方案，它提供了一個預先優化的 AI 模型庫，包含超過 150 個熱門的 AI 模型，如 Whisper、ControlNet、Stable Diffusion 和 Baichuan 7B 等，供開發者使用。這些模型也能在[Hugging Face](https://huggingface.co/qualcomm) 和 [GitHub](https://github.com/quic/ai-hub-models)取得。

 [![](https://makerpro.cc/wp-content/uploads/2025/03/截圖-2025-03-12-晚上9.56.40-1024x623.png)](https://aihub.qualcomm.com/models)

[Source](https://aihub.qualcomm.com/models)

此外，Qualcomm AI Hub 也整合了 Qualcomm AI Engine，這是一個針對高通晶片最佳化的 AI 運算框架。AI Engine 包含了不同的計算單元，例如 Hexagon DSP（數位信號處理器）、Adreno GPU（圖形處理單元）和 Kryo CPU（中央處理器），能夠根據應用需求動態分配運算資源。透過此引擎讓 AI 應用能夠在高通 Snapdragon 處理器、物聯網（IoT）設備、邊緣運算裝置等各種硬體平台上更順暢運作。

### **如何使用 Qualcomm AI Hub 的 AI 模型**

 ![](https://s7d1.scene7.com/is/image/dmqualcommprod/BringYourOwnModeltoQualcommAIHubImage?$QC_Responsive$&fmt=png-alpha&wid=1000)

[Source](https://www.qualcomm.com/news/releases/2024/05/qualcomm-ai-hub-expands-to-on-device-ai-apps-for-snapdragon-powe)

Qualcomm AI Hub 允許開發者上傳、優化和編譯自己的模型，即所謂的“Bring Your Own Model” (BYOM)；它支援 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等主要框架。開發者可以在雲端託管裝置上測試和驗證模型，簡化模型優化和驗證流程，加快開發和部署週期。

開發者可以透過以下步驟存取並使用 Qualcomm AI Hub 提供的預訓練 AI 模型：

1. **訪問 Qualcomm AI Hub 平台：**登入 Qualcomm AI Hub 官方網站，瀏覽可用的 AI 模型庫。選擇適合應用需求的 AI 模型，如影像分類、物件偵測、語音識別等。
2. **下載 AI 模型：**選定模型後，下載相應的模型檔案，通常包括 ONNX、TensorFlow、PyTorch 等格式。下載模型的對應配置文件與最佳化參數，以確保模型能夠適應 Qualcomm 硬體。
3. **模型最佳化與轉換：**使用 Qualcomm AI Model Conversion Tool，將下載的模型轉換為 Qualcomm AI Engine 兼容的格式。若需要進一步降低計算資源佔用，可使用 AI Model Efficiency Toolkit（AIMET）進行模型壓縮與量化。
4. **選擇運行平台並部署：**根據應用場景，決定是否運行於 Hexagon DSP、Adreno GPU 或 Kryo CPU，並利用對應的 SDK 進行優化。使用 Qualcomm Neural Processing SDK（NP SDK）將最佳化後的 AI 模型部署到 Snapdragon 裝置上。
5. **測試與優化：**透過 Qualcomm 提供的測試工具評估 AI 模型的推理速度、準確性與功耗表現。根據測試結果調整模型配置，確保應用在實際環境中運行穩定且高效。

》[延伸閱讀](https://app.aihub.qualcomm.com/docs/index.html)

### **開發工具與 SDK**

Qualcomm AI Hub 提供了一系列開發工具和軟體開發套件（SDK），幫助開發者將 AI 模型更輕鬆地轉換並部署至 Qualcomm 平台。

#### **1. Qualcomm Neural Processing SDK**

Qualcomm Neural Processing SDK（NP SDK）是一款專門針對 Snapdragon 平台最佳化的工具，可幫助開發者將 AI 模型高效地運行於 Qualcomm 硬體上。該 SDK 支援 TensorFlow、PyTorch、ONNX 等主流 AI 框架，並提供 API 讓開發者能夠輕鬆地將 AI 模型轉換並部署到設備端。

#### **2. AI Model Efficiency Toolkit**

AI Model Efficiency Toolkit（AIMET）是一款用於壓縮和最佳化 AI 模型的工具，可以透過量化技術降低 AI 模型的計算需求，從而提升在嵌入式設備和邊緣裝置上的運行效率。該工具可幫助開發者減少模型的記憶體佔用，降低功耗，同時保持較高的準確度。

#### **3. Hexagon DSP SDK**

Hexagon DSP SDK 提供了一個開發環境，使開發者可以充分利用 Qualcomm 的 Hexagon DSP 來加速 AI 運算。該 SDK 允許開發者直接優化 AI 模型的運行方式，例如透過並行運算技術來提高處理效率。

#### **4. Adreno GPU SDK**

Adreno GPU SDK 主要用於 AI 與圖形處理的加速，它能夠幫助開發者將 AI 模型運行在 Qualcomm 的 Adreno GPU 上，提高模型的推理速度。此 SDK 特別適合需要即時影像處理的 AI 應用，例如 AR/VR、電腦視覺等領域。

#### **5. Qualcomm AI Model Conversion Tool**

Qualcomm AI Model Conversion Tool 幫助開發者將 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX 的模型轉換為 Qualcomm AI Engine 可以執行的格式。這樣可以讓 AI 模型無縫地適配 Snapdragon 平台，確保其最佳性能。

### 小結

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。例如，智能手機的影像識別、智慧家庭設備的語音處理等應用，都可以透過 Qualcomm AI Hub 來實現。

（責任編輯：歐敏銓）