Qualcomm RB3Gen2를 위한 QNN SDK의 설치방법

QNN SDK ( a.k.a. Qualcomm AI Engine Direct SDK ) 는  퀄컴 디바이스 상에서  AI 응용을 개발하기 위해서는 필수적으로 설치할 필요가 있다. openCL을 통해 직접  C/C++ 코드로 개발하는 것도 나쁘지는 않지만,  ardeno GPU 가 보여주는 극악의 local<->global 간의 데이터 전송 지연과 이를 보정하기 위한  섬세한 손길의 코딩에 대한 수고를 고려하면 pytorch  혹은  tensorflow로  깔끔하게  해결하는 것이 좋은 경우가 많다.

 

불행히도 RB3Gen2의 리눅스는 pytorch 혹은 tensorflow가 패키징되어 있지 않다. python code 특히 GPU 나 DSP를 이용한 accelaration 을 이용하는 pytorch  코드를 실행시키기 위해서는 QNN SDK 혹은 Neural Processing SDK,를 설치하고 이를 통해 모델 컴파일을 해서 이걸 target에서 실행하도록 해야 한다. 

 

이중 QNN SDK 를 통해 한 번 해보기로 했고 ....  차후에 기억을 되살리기 위해  QNN SDK의 설치 과정을 여기에 메모로 남겨 놓는다.

 

  https://www.qualcomm.com/developer/software/qualcomm-ai-engine-direct-sdk

Qualcomm AI Engine Direct SDK | Qualcomm Developer

 

혹은

https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70015-15B/qnn-download.html

 

위의 2개 링크 중에서 SDK를 다운로드 받는다 ( 참고로 QPM (퀄컴 팩키지 매니져) 을 통한 설치 과정도 있지만  zip  파일로 직접 다운 받아 설치하는 과정도 그렇게 복잡하지 않아 이를  택했다 )

 

적당한 곳에 다운 받은 파일을 unzip 해놓는다 .

 

압축을 풀어놓은 디렉토리 안에는  qairt 라는 디렉토리가 있으며 그 안에는 version number 로 표기된 디렉토리가 있을 것 이다.  그 안으로 들어가면 SDK를  구성하는  파일들이 풀려져 있다. 

 

그다음 과정은 나중에 정리 

 

 

 

https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70015-15B/qnn-setup.html