- Về mặt bản chất, cách sử dụng của QCS8250 không khác biệt so với QCS605. Có thể kế thừa lại các tài liệu và các mô hình trước kia. QCS8250 có một khối **AIP** mới, khối này có thể dễ dàng được gọi bằng cách setRuntimeOrder("NeuralNetwork.Runtime.AIP") trong Qualcomm SDK.
-**Hailo 8** là một module AI acceleration chạy trên nền tảng Linux. Bản thân nó cũng có một SDK đầy đủ. Hailo compile model dưới dạng riêng (.hn) để chạy trên nền tảng của nó.
## Kết quả benchmark QCS8250 dùng model RetinaFace:
- Sử dụng Android Studio mô phỏng ứng dụng nhận diện khuôn mặt sử dụng model Retinaface tương tự như model Home thu được kết quả như sau:
- AIP : 15ms
- DSP : 13ms
- GPU16 :17ms
- GPU : 20ms
- CPU : > 100ms
- Note: Chưa tìm được thông số benchmark trên chip QCS605. Cần hỏi thêm
## Kết quả benchmark QCS8250 trên Inception V3 ( theo doc của Qualcomm).
- Đã cài thành công Docker và chạy các bài test tương tự như đội miền nam và theo doc của qualcomm:
- AIP : 100 (inferences /sec)
- DSP : 84 (inferences /sec)
- GPU: 13 (inferences /sec)
- CPU: 4.45(inferences /sec)
- Note: Kết quả thấp hơn đội miền nam chút -> Xin file benchmark.
## Hailo Dataflow Compiler
- Luồng từ training tới deploy của Hailo. Model sau khi train sẽ được HailoSDK chuyển thành binary file để chạy trên chip Hailo.
