Export Qualcomm QNN cho model Ultralytics YOLO#

Triển khai model thị giác máy tính trên thiết bị Qualcomm Snapdragon cần định dạng model được tinh chỉnh cho runtime Qualcomm AI Engine Direct (QNN). Export model Ultralytics YOLO sang định dạng QNN cho phép chạy inference tăng tốc ngay trên thiết bị với phần cứng Snapdragon CPU, Adreno GPU và Hexagon NPU, hiện diện trong hàng tỷ điện thoại di động, laptop, hệ thống ô tô và thiết bị IoT. Hướng dẫn này trình bày cách export YOLO sang Qualcomm QNN và triển khai để inference nhanh, tiêu thụ ít năng lượng trên phần cứng Snapdragon.

Qualcomm QNN là gì?#

Qualcomm AI Engine Direct — thường được gọi là QNN và được phân phối trong SDK Qualcomm AI Runtime (QAIRT) — là stack inference cấp thấp của Qualcomm dành cho bộ xử lý Snapdragon. Stack này cung cấp API hợp nhất cùng các thư viện riêng cho từng backend, nhắm đến Snapdragon CPU, Adreno GPU và Hexagon Tensor Processor (HTP), bộ xử lý mạng nơ-ron chuyên dụng (NPU) bên trong các SoC Snapdragon hiện đại. QNN cung cấp cho nhà phát triển quyền truy cập toàn bộ stack vào các bộ tăng tốc AI Snapdragon và là thế hệ kế nhiệm hiện đại của SDK Snapdragon Neural Processing Engine (SNPE) trước đây. QNN hỗ trợ AI trên thiết bị thuộc các nền tảng di động Snapdragon 8 Gen 2, 8 Gen 3 và 8 Elite, laptop Snapdragon X, cùng các sản phẩm ô tô và XR.

Vì sao nên export sang Qualcomm QNN?#

Snapdragon là nền tảng điện toán di động được triển khai rộng rãi nhất thế giới. Export Ultralytics YOLO sang định dạng Qualcomm QNN giúp khai thác phần cứng AI chuyên dụng trên các thiết bị này:

• Tăng tốc bằng Hexagon NPU: Chạy YOLO trên Hexagon Tensor Processor mang lại throughput cao hơn đáng kể và tiêu thụ ít điện năng hơn so với inference trên CPU — lý tưởng cho inference thời gian thực và thị giác máy tính luôn bật trên Snapdragon.
• Trên thiết bị và ngoại tuyến: QNN chạy inference hoàn toàn trên thiết bị Snapdragon, không cần trao đổi dữ liệu với đám mây, duy trì độ trễ thấp và dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị.
• Hiệu quả nhờ lượng tử hóa: QNN export lượng tử hóa YOLO thành trọng số INT8 với activation 16-bit, mức cân bằng độ chính xác/hiệu năng được Hexagon NPU ưu tiên, giúp thu nhỏ kích thước model và tối đa hóa số khung hình mỗi giây trên phần cứng chạy bằng pin.
• Một định dạng, nhiều thiết bị: Một bản export Qualcomm QNN duy nhất nhắm đến Snapdragon CPU, Adreno GPU và Hexagon NPU trên các dòng Snapdragon 8 Gen 2, 8 Gen 3, 8 Elite và các thế hệ sau.
• Stack AI Qualcomm sẵn sàng cho môi trường production: QNN (Qualcomm AI Engine Direct / QAIRT) là runtime AI trên thiết bị hiện tại, được Qualcomm tích cực duy trì và khuyến nghị thay thế SNPE.

Định dạng export QNN#

Ultralytics biên dịch model YOLO sang QNN ngay trên máy bằng ONNX Runtime QNN Execution Provider (gói onnxruntime-qnn có thể cài bằng pip, tích hợp các thư viện QAIRT). Bộ export chuyển model sang ONNX, lượng tử hóa model bằng dữ liệu hiệu chuẩn thành activation 16-bit và trọng số INT8 (mức cân bằng được khuyến nghị cho Hexagon NPU), sau đó khởi tạo phiên ONNX Runtime với tính năng lưu cache context binary được bật — quá trình này biên dịch đồ thị đã lượng tử hóa thành QNN context binary được nhúng trong <model>_qnn.onnx. Không cần tài khoản Qualcomm, tải dữ liệu lên đám mây hoặc tải SDK riêng.

Khác với Qualcomm AI Hub chạy trên đám mây, vốn biên dịch và profiling model trên các thiết bị Snapdragon do Qualcomm lưu trữ và yêu cầu tài khoản Qualcomm, tính năng QNN export của Ultralytics chạy hoàn toàn trên máy của bạn chỉ với một lệnh gọi export(format="qnn", imgsz=640) (imgsz=224 cho tác vụ phân loại). Bạn nhận được cùng runtime đích QNN/QAIRT — Snapdragon CPU, Adreno GPU và Hexagon NPU — mà không cần đăng ký, không giới hạn tải lên hay thời gian chờ hàng đợi, đồng thời tích hợp trực tiếp vào workflow YOLO export tiêu chuẩn.

File *_qnn.onnx được export là độc lập: file nhúng QNN context binary và metadata ONNX như tên lớp, kích thước ảnh và tác vụ.

Các tính năng chính của model QNN#

• Lượng tử hóa: Model được lượng tử hóa thành activation 16-bit và trọng số INT8 bằng luồng ONNX Runtime QNN QDQ cùng dataset hiệu chuẩn, mức cân bằng độ chính xác/hiệu năng được Hexagon NPU khuyến nghị. Tìm hiểu thêm về lượng tử hóa model.
• Biên dịch hoàn toàn cục bộ: Context binary được tạo hoàn toàn trên máy chủ của bạn — không cần tài khoản Qualcomm, API token hay tải dữ liệu lên đám mây.
• Tăng tốc toàn diện trên Snapdragon: Chạy inference trên Hexagon NPU (HTP), Adreno GPU hoặc CPU thông qua một runtime hợp nhất duy nhất.
• Hỗ trợ nhiều thiết bị: Nhắm đến nhiều nền tảng Snapdragon được trang bị trên điện thoại, PC (Windows trên Snapdragon), ô tô, XR và sản phẩm nhúng.
• Context binary biên dịch sẵn: Phân phối context binary giúp giảm thiểu việc biên dịch đồ thị trên thiết bị, giảm độ trễ tải model trên thiết bị đích.
• Đầu ra độc lập: File ONNX được export bao gồm QNN context binary đã biên dịch sẵn và metadata để triển khai dễ dàng.

Hiệu năng đo được#

Điện thoại Android#

Phần cứng: Xiaomi 17 với bộ nhớ LPDDR5X 12 GB và Android 16 / API 36. Snapdragon 8 Elite Gen 5 3 nm (SM8850) có Qualcomm Oryon CPU 8 lõi (2 lõi Prime tối đa 4,6 GHz và 6 lõi Performance tối đa 3,62 GHz), Adreno GPU và Hexagon NPU (HTP v81).

• Các giá trị tốc độ là độ trễ xử lý burst cho một ảnh — giá trị trung bình của 15 lần chạy sau 3 lần chạy làm nóng trên bus.jpg, được đo bằng bộ công cụ benchmark trên thiết bị 0.6.10 của plugin Flutter và các asset v0.6.6 đã chuẩn hóa. Thứ tự backend được luân phiên giữa các tác vụ trong một lượt chạy tuần tự. Nhật ký gốc xác nhận mọi dòng CPU đều dùng LiteRT CPU/XNNPACK, mọi dòng GPU đều ủy quyền toàn bộ đồ thị cho LiteRT OpenCL (LITERT_CL), và mọi dòng NPU đều dùng backend QNN Hexagon HTP.
• Bản ghi benchmark chi tiết có trong tài liệu hiệu năng Flutter.
• So sánh các thiết bị Android khác trong tích hợp LiteRT và các thiết bị Apple trong tích hợp CoreML.

Laptop Windows trên Snapdragon#

Lượt benchmark lịch sử này sử dụng các QNN binary v73 trước khi chuẩn hóa; semantic và OBB sử dụng đầu vào 1024px. Benchmark chạy trên laptop Lenovo với bộ nhớ 32 GB và Windows 11. Snapdragon X Elite (X1E78100) có Qualcomm Oryon CPU 12 lõi, Adreno GPU và Hexagon NPU (HTP v73); không ghi lại chính xác model Lenovo. Phép so sánh Windows trên Snapdragon này đối chiếu baseline CPU PyTorch FP32 gốc mà phần lớn nhà phát triển máy tính để bàn sử dụng ban đầu với đường chạy Hexagon HTP QNN của ONNX Runtime. Mỗi ô hiển thị tổng thời gian thực thi model.predict() cùng các thời gian tiền xử lý / inference / hậu xử lý được báo cáo bên dưới; tổng thời gian có thể bao gồm overhead của framework ngoài ba giai đoạn này. Số liệu CPU là PyTorch FP32 (torch==2.10.0+cpu) và số liệu NPU là ONNX Runtime QNN (onnxruntime-qnn==2.2.0, trọng số INT8 / activation 16-bit).

• Các giá trị Speed là độ trễ burst trên một ảnh — giá trị trung bình của 100 lần chạy sau 10 lần chạy khởi động trên bus.jpg, được đo bằng time.perf_counter() quanh toàn bộ lệnh gọi model.predict() trên thiết bị đã nguội (ultralytics==8.4.67, Python 3.12.10).
• NPU Hexagon chạy nhanh hơn khoảng 2-4x so với baseline CPU PyTorch trên các tác vụ 640-1024 px (phát hiện nhanh hơn khoảng ~3.4x), mức chênh lệch giảm còn ~1.3x trên bộ phân loại 224 px, nơi chi phí tiền xử lý cố định chiếm ưu thế trong khối lượng công việc rất nhỏ.

Các tác vụ được hỗ trợ#

Tính năng xuất Qualcomm QNN hỗ trợ cả bảy tác vụ Ultralytics. Phân đoạn ngữ nghĩa và ước tính độ sâu chỉ có trên YOLO26, dòng model duy nhất đi kèm các head này.

Xuất sang QNN: Chuyển đổi model YOLO của bạn#

Xuất model Ultralytics YOLO sang định dạng QNN để triển khai trên phần cứng Qualcomm. Tệp nhị phân context được hoàn thiện cho kiến trúc Hexagon Tensor Processor (HTP) mục tiêu hoặc SoC được hỗ trợ, được chọn bằng đối số name — cũng là đối số dùng để chỉ định chip trong tính năng xuất RKNN.

Các mục tiêu HTP được hỗ trợ#

Truyền kiến trúc mục tiêu hoặc SoC qua name (ví dụ: name="73" hoặc name="iq-8275"). Khả năng hỗ trợ được xác định bởi target HTP, vì vậy các dòng Snapdragon bên dưới là những nền tảng đại diện, không phải danh sách đầy đủ mọi SoC. Các thiết bị Dragonwing được liệt kê cụ thể.

Dragonwing IQ-615 không thể sử dụng tính năng xuất context-binary QNN của Ultralytics vì ONNX Runtime không cung cấp DSP v66 như một target HTP ngoại tuyến. Vẫn có thể tích hợp riêng bản xuất ONNX tiêu chuẩn với execution provider CPU hoặc GPU được BSP của bo mạch hỗ trợ.

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("best.pt")
model.export(format="qnn", name="iq-8275", imgsz=640)

Cài đặt#

Để cài đặt các package cần thiết, hãy chạy:

# Install the required package for YOLO
pip install ultralytics

Package onnxruntime-qnn (cung cấp ONNX Runtime QNN Execution Provider và đóng gói các thư viện QAIRT) được tự động cài đặt trong lần xuất đầu tiên. Để biết hướng dẫn chi tiết và các phương pháp hay nhất liên quan đến quá trình cài đặt, hãy xem hướng dẫn cài đặt Ultralytics. Nếu gặp khó khăn khi cài đặt các package cần thiết cho YOLO, hãy tham khảo hướng dẫn về các vấn đề thường gặp để tìm giải pháp và mẹo.

Cách sử dụng#

Định dạng QNN hỗ trợ các chế độ Export, Predict và Validate. Suy luận và xác thực chạy trên phần cứng Qualcomm Snapdragon thông qua QNN Execution Provider của ONNX Runtime (cùng package onnxruntime-qnn được dùng để xuất). Hãy xuất model, sau đó tải model đã xuất lên thiết bị Snapdragon để chạy suy luận hoặc xác thực độ chính xác.

from ultralytics import YOLO

# Nạp model YOLO26
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Xuất sang định dạng Qualcomm QNN (tự động bật INT8) cho target HTP v73 mặc định
model.export(format="qnn", name="73", imgsz=640)  # dùng imgsz=224 cho phân loại

from ultralytics import YOLO

# Tải model QNN đã xuất (trên thiết bị Snapdragon có onnxruntime-qnn)
model = YOLO("yolo26n_qnn.onnx")

# Chạy suy luận
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

from ultralytics import YOLO

# Tải model QNN đã xuất (trên thiết bị Snapdragon có onnxruntime-qnn)
model = YOLO("yolo26n_qnn.onnx")

# # Đánh giá độ chính xác trên bộ dữ liệu COCO8
metrics = model.val(data="coco8.yaml")

Các tham số xuất model#

Để biết thêm chi tiết về quy trình xuất, hãy truy cập trang tài liệu Ultralytics về xuất model.

Cấu trúc đầu ra#

Sau khi xuất thành công, một tệp ONNX độc lập được tạo:

Tệp yolo26n_qnn.onnx chứa nhúng tệp nhị phân context QNN và được ONNX Runtime tải bằng QNN Execution Provider trên thiết bị Snapdragon. Tệp cũng chứa metadata của model như tên lớp, kích thước ảnh và tác vụ trong ONNX metadata_props.

Triển khai model YOLO QNN đã xuất#

Model QNN chạy trên phần cứng Qualcomm được hỗ trợ, giúp việc triển khai model trực tiếp trên thiết bị trở nên đơn giản. Trên thiết bị tương thích đã cài onnxruntime-qnn, hãy chạy trực tiếp model đã xuất bằng API Ultralytics (yolo predict/yolo val, xem Cách sử dụng ở trên) — Ultralytics tải tệp nhị phân context HTP thông qua ONNX Runtime QNN Execution Provider.

Với pipeline tùy chỉnh, bạn cũng có thể tải trực tiếp ONNX context-binary bằng ONNX Runtime. onnxruntime-qnn là một plugin Execution Provider, vì vậy hãy đăng ký trong lúc chạy:

import onnxruntime as ort
import onnxruntime_qnn as qnn_ep

# Trên thiết bị Snapdragon, đăng ký plugin QNN EP và chọn (các) thiết bị
ort.register_execution_provider_library("QNNExecutionProvider", qnn_ep.get_library_path())
devices = [d for d in ort.get_ep_devices() if d.ep_name == "QNNExecutionProvider"]

options = ort.SessionOptions()
options.add_provider_for_devices(devices, {"backend_path": qnn_ep.get_qnn_htp_path()})
session = ort.InferenceSession("yolo26n_qnn.onnx", sess_options=options)
input_info = session.get_inputs()[0]
outputs = session.run(None, {input_info.name: input_tensor})  # input_tensor: float32 NHWC

Vì tệp nhị phân context QNN được biên dịch sẵn, phiên chạy được tải nhanh mà không cần biên dịch lại graph trên thiết bị.

Yêu cầu đối với BSP Linux và Yocto#

Bo mạch đích phải cung cấp runtime Qualcomm và BSP tương thích với nhau. Đối với suy luận HTP, các thành phần này bao gồm ONNX Runtime QNN Execution Provider, libQnnSystem.so, libQnnHtp.so, các thư viện stub và skeleton HTP v75 cho IQ-8275, hỗ trợ FastRPC ở userspace như libcdsprpc.so, firmware DSP và các driver FastRPC/kernel tương ứng. Thư viện skeleton phải có thể được tìm thấy thông qua đường dẫn thư viện DSP của BSP.

Các thành phần phía target này được cung cấp trong BSP hỗ trợ QAIRT/QNN của nhà cung cấp bo mạch; chúng không được nhúng trong model đã xuất. Thực thi GPU thay vào đó cần libQnnGpu.so và ngăn xếp driver userspace Adreno tương ứng. Đầu ra format=qnn của Ultralytics là tệp nhị phân context dành riêng cho HTP, vì vậy triển khai GPU hoặc CPU cần bắt đầu từ bản xuất ONNX tiêu chuẩn thay vì tệp *_qnn.onnx đã biên dịch sẵn.

Quy trình được khuyến nghị#

1. Huấn luyện model bằng Train Mode của Ultralytics
2. Xuất sang định dạng QNN bằng model.export(format="qnn", name="iq-8275", imgsz=640) trên nền tảng được hỗ trợ (dùng imgsz=224 cho tác vụ phân loại)
3. Triển khai tệp *_qnn.onnx đã xuất lên thiết bị Qualcomm của bạn
4. Chạy suy luận bằng ONNX Runtime và QNN Execution Provider với backend HTP

Ứng dụng thực tế#

Các model YOLO chạy trên phần cứng Qualcomm Snapdragon phù hợp với nhiều ứng dụng AI biên:

• Điện thoại thông minh: Phát hiện đối tượng theo thời gian thực và hiểu cảnh trong ứng dụng camera, ảnh với khả năng tăng tốc NPU.
• Windows trên Snapdragon: Thị giác máy tính trực tiếp trên thiết bị trong các PC Copilot+ mà không cần chuyển tác vụ lên cloud.
• Ô tô: Giám sát tài xế, phát hiện hành khách và các tính năng ADAS trên nền tảng Snapdragon Digital Chassis.
• XR và thiết bị đeo: Khả năng nhận thức tiêu thụ ít điện năng, độ trễ thấp cho kính AR/VR và kính thông minh.
• IoT và robot: Suy luận thị giác hiệu quả trên camera, drone và hệ thống nhúng dùng Snapdragon.

Tóm tắt#

Trong hướng dẫn này, bạn đã tìm hiểu cách xuất cục bộ model Ultralytics YOLO sang định dạng Qualcomm QNN bằng ONNX Runtime QNN Execution Provider. Pipeline xuất chuyển đổi model sang ONNX, sau đó biên dịch thành tệp nhị phân context QNN trên máy host — không cần tài khoản Qualcomm hay cloud — tạo ra tệp *_qnn.onnx được tối ưu cho phần cứng CPU Snapdragon, GPU Adreno và NPU Hexagon thông qua runtime QNN/QAIRT.

Sự kết hợp giữa Ultralytics YOLO và ngăn xếp AI chạy trực tiếp trên thiết bị của Qualcomm mang đến giải pháp hiệu quả để chạy các tác vụ thị giác máy tính tiên tiến trên toàn bộ hệ sinh thái Snapdragon đa dạng.

Để xem các target triển khai di động và trực tiếp trên thiết bị khác, hãy tham khảo hướng dẫn xuất liên quan cho ONNX, CoreML, NCNN, LiteRT, ExecuTorch, RKNN, Sony IMX500 và TensorRT. Để so sánh các định dạng trước khi phát hành, hãy dùng chế độ Benchmark. Để xem danh sách đầy đủ các định dạng và tùy chọn, hãy truy cập tài liệu chế độ Export và trang hướng dẫn tích hợp.

Câu hỏi thường gặp#