ai-ml-developer-workflow

# 概要 Qualcomm Linux AI開発者用ワークフローに焦点を当てたこのトレーニング・セッションにご参加ください。このセミナーは、デバイス上にあるAIソリューションのQualcommプラットフォームへの導入に関する理解とスキルの向上を目指すIoT分野の開発者や専門家を対象としています。 Qualcomm LinuxのAI/ML開発者用ワークフローには、以下の2つの主要な工程があります。 | 工程1

モデルのコンパイルと最適化 |

サードパーティのAIフレームワークのモデルをQualcomm端末で効率的に実行できるようにコンパイルと最適化を行います。たとえば、TensorflowモデルをLiteRTに変換できます。

必要に応じて、ハードウェア固有のカスタマイズ設定を使用して、量子化やパフォーマンスおよび精度のファインチューニングを行います。

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最適化済みモデルを使用した、オンデバイス推論を実行するアプリケーションの構築 |

AIモデルをユースケースパイプラインに統合します。

依存ライブラリを使用してアプリケーションをクロスコンパイルし、実行可能なバイナリを生成します。

| 重要 - ホスト・コンピューターがUbuntu 22.04を使用していることをご確認ください。 - このドキュメントのコマンドはQualcomm Linux 1.4と互換性があります。 [開発キット・クイック・スタート・ガイド](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-253/getting_started.html) に記載されたコマンドを実行して、Qualcomm Linuxのリリース・バージョンを確認してください。リリース・バージョンが1.4でない場合は、[ソフトウェアを更新](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-253/set_up_the_device.html#panel-0-VWJ1bnR1tab$update-software) してください。 - このドキュメントのサンプル・アプリケーションおよびAIプロシージャは、[サポート対象バージョン](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-51/introduction.html#supported-component-versions) と互換性があります。 AI/ML開発を開始する前に、ご利用のホスト・コンピューターに適合するSDKをダウンロードしてください。 ## AIアーキテクチャ開発者は、ONNX、PyTorch、TensorFlow、TFLite等のモデルを、Qualcomm AI SDKを使用して、Qualcomm AIハードウェアのHTP（NPU）、GPU、CPUで効率的に実行できます。 ## AIハードウェア - **Qualcomm Kryo™ CPU** ：高性能で電力効率に優れた業界最高水準のCPU。 - **Qualcomm Adreno GPU** ：電力とパフォーマンスのバランスを取りながら、AIワークロードを実行するのに適しています。AIワークロードはOpenCLカーネルで高速化されます。GPUは、モデルの前処理/後処理の高速化にも使用できます。 - **Qualcomm Hexagon Tensor Processor (HTP)** ：NPU/DSP/HMXとも呼ばれ、AIワークロードを消費電力を低減させながら高いパフォーマンスで実行するのに適しています。パフォーマンスを最適化するには、事前学習済みモデルをサポートされている精度のいずれかに量子化する必要があります。 ## AIソフトウェア AIスタックには、AIハードウェア・アクセラレーターの性能を活用するためのSDKが含まれています。開発者は、SDKを1つ選択して使用し、AIワークロードをデプロイできます。事前学習済みモデル（LiteRTモデルを除く）は、実行する前に、選択したSDKで実行可能なフォーマットに変換する必要があります。LiteRTモデルは、TFLiteデリゲートを使用して直接実行できます。 TFLite LiteRTモデルは、以下のデリゲートを使用したアクセラレーションによって、クアルコムのハードウェアでネイティブに実行できます。 | デリゲート | アクセラレーション | | --- | --- | | AI Engine Directデリゲート（QNNデリゲート） | CPU、GPU、HTP | | XNNPACKデリゲート | CPU | | GPUデリゲート | GPU | Qualcomm Neural Processing Engine（SNPE）SDK Qualcomm Neural Processing Engine（SNPE）は、ディープ・ニューラル・ネットワークを実行するランタイムのアクセラレーションソフトウェアです。SNPEは、ニューラル・ネットワークの変換や量子化、CPU、GPU、HTPなどのハードウェア・アクセラレーターで高速化するツールを提供します。 Qualcomm AI Engine Direct（QNN） Qualcomm AI Engine Directは、クアルコムのチップセットとAIアクセラレーション・コアを使用したAI/MLユース・ケース向けのソフトウェア・アーキテクチャーです。このアーキテクチャーは、統一されたAPIとモジュール式で拡張可能な各アクセラレーターごとのライブラリを提供するように設計されており、フル・スタックAIソリューションで再利用可能な基盤を形成します。Qualcomm Neural Processing SDKや、LiteRT AI Engine Direct Delegateなどのランタイムをサポートします。 AI Model Efficiency Toolkit（AIMET）学習済みニューラルネットワーク・モデルを最適化（圧縮および量子化）するオープンソース・ライブラリ。これは、最適化された量子化モデルを生成するために設計された複雑なSDKであり、上級開発者のみを対象としています。 Last Published: Oct 15, 2025 [Previous Topic AI開発者のワークフロードキュメント](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70018-15BJ/topics/introduction.md) [Next Topic AIモデルのコンパイルと最適化](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70018-15BJ/topics/compile-and-optimize-model.md)