# 概述 Source: [https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-15BY/topic/offering.html](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70015-15BY/topic/offering.html) 开发者可以从 ONNX、PyTorch、TensorFlow 或 TFLite 引入模型，并使用 Qualcomm AI SDK 在 Qualcomm AI 硬件 - HTP (NPU)、GPU、CPU 上高效运行这些模型。 ## AI 硬件 - **Qualcomm Kryo™ CPU** - 业界领先的 CPU，具有高性能和卓越的能效。 - **Qualcomm Adreno GPU** - 适合在需要平衡功耗与性能的情况下执行 AI 工作负载。AI 工作负载可以通过 OpenCL 内核进行加速。GPU 还可用于加速模型预处理/后处理。 - **Qualcomm Hexagon 张量处理器 (HTP)** - 又称 NPU/DSP/HMX，适合以低功耗、高性能执行 AI 工作负载。为优化性能，需要对预训练模型进行量化，使其达到支持的任一种精度。 ## AI 软件 AI 堆栈包含各种 SDK，以便利用 AI 硬件加速器的强大功能。开发者可以使用自己选择的一种 SDK 来部署 AI 工作负载。预训练模型（TFLite 模型除外）在运行之前需要使用所选 SDK 将其转换为可执行格式。TFLite 模型可以使用 TFLite Delegate 直接运行。 - **TFLite** TFLite 模型可以在使用以下 Delegate 进行加速的条件下在 Qualcomm 硬件上本地执行。 | Delegate | 加速 | | --- | --- | | AI Engine Direct Delegate (QNN Delegate) | CPU、GPU 和 HTP | | XNNPACK Delegate | CPU | | GPU Delegate | GPU | - **Qualcomm Neural Processing Engine SDK (SNPE)** Qualcomm Neural Processing Engine (SNPE) 是一种用于执行深度神经网络的软件加速 runtime。SNPE 提供相关工具来对神经网络进行转换、量化，并在 CPU、GPU 和 HTP 等硬件加速器上对其进行加速。 - **Qualcomm AI Engine Direct (QNN)** Qualcomm AI Engine Direct 是 Qualcomm 芯片组和 AI 加速核心中适用于 AI/ML 用例场景的一种软件架构。该架构旨在提供统一的 API，模块化和可扩展的预加速库，从而基于这种可重用的结构打造全栈 AI 解决方案。它可为 Qualcomm Neural Processing SDK、TFLite AI Engine Direct Delegate 等 runtime 提供支持。 Last Published: Jan 26, 2026 [Previous Topic AI/ML 开发者工作流程](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70015-15BY/topics/aiml-developer-workflow.md) [Next Topic 编译并优化模型](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70015-15BY/topics/compile-optimize.md)