高通发布安全补丁修复三个关键零日漏洞，影响全球安卓用户。这些漏洞可能导致内存损坏和权限提升，涉及多个手机品牌。建议用户及时更新设备以防止攻击。

本文介绍了在Adreno™上部署预训练Keras resnet50模型的步骤，包括环境配置、模型制作、加载、自动调优、编译和部署。文章最后展示了在RPC设置上的运行结果。

本文是一个逐步教程，演示如何在 Adreno 上部署预训练的 PyTorch ResNet-18 模型。首先，安装 PyTorch 与 TorchVision。然后，在 Adreno GPU 上部署模型。接下来，准备运行 TVM RPC 服务器，并设置相关环境变量。获取 PyTorch 模型，并处理图片。将 PyTorch 模型转换为 Relay 模块。准备 TVM 目标，并进行自动调优。最后，通过 RPC 部署模型，并进行推理。

本文介绍了在Adreno™ GPU上使用TVM进行深度学习加速的方法，包括使用原生OpenCL后端和OpenCLML后端。文章详细介绍了Adreno™ GPU的特性和优势，并提供了在Adreno™上部署和运行模型的步骤。同时，还介绍了使用RPC设置在远程设备上部署和运行模型的方法。最后，还介绍了一些高级用法，如生成源代码和选择精度等。

Adreno™是高通开发的用于SoC的图形处理单元（GPU）半导体IP核系列。TVM使用TVM的原生OpenCL后端和OpenCLML后端以支持加速Adreno™ GPU上的深度学习。TVM提供了命令行工具和Python API接口，用于模型的自动调整、编译和部署到Adreno™目标机。