LinuxでQualcomm推論カードを使用してDell Pro Max 16 Plusをセットアップする方法

Summary: LinuxでQualcomm推論カードを搭載したDell Pro Max 16 Plus MB16250をセットアップする方法について説明します。

This article applies to This article does not apply to This article is not tied to any specific product. Not all product versions are identified in this article.
Check out other resources

Instructions

LinuxでのQualcomm推論カード搭載Dell Pro Max 16 Plusのセットアップ

Qualcomm AI100推論カードを搭載したDell Pro Max 16 Plusへようこそ。

以下の1回限りのセットアップ手順に従って、Dell Pro Max 16 PlusワークステーションでUbuntu 24.04を使用するAI推論ワークロード用にカードを準備します。これにより、ワークステーションとカードに適切なソフトウェアと構成ベースラインが設定され、すぐにカードを使用できます。

  1. AI100カードの取り付けを確認します。

    以下を使用します lspci コマンドを実行して、ノートパソコンにカードが取り付けられていることを確認するには、次のコマンドを実行します。 
    lspci | grep Qualcomm

    このコマンドは、AI100カードの2つのQualcomm a100 PCIeデバイス エントリーを表示します。 
    dell@dell:~$ lspci | grep Qualcomm
 04:00.0 Processing accelerators: Qualcomm Technologies, Inc Device a100
 05:00.0 Processing accelerators: Qualcomm Technologies, Inc Device a100
 dell@dell:~$

     

  2. Dell Pro Max 16 PlusワークステーションでのBIOSのアップデート。

    ワークステーションのBIOSをアップデートして、ノートパソコンがAI100推論カードを最新にサポートしていることを確認します。次のコマンドを使用してBIOSアップデートを確認し、アップデートが利用可能な場合はアップグレードします。
    BIOSアップデートを確認するコマンド: 
    sudo fwupdmgr refresh --force
 sudo fwupdmgr upgrade

    出力例では、最新のBIOSにアップデートしています。 
    dell@dell:~$ sudo fwupdmgr refresh --force
 Updating lvfs
 Downloading…          [*************************************]
 Successfully downloaded new metadata: 7 local devices supported
 dell@dell:~$ sudo fwupdmgr upgrade
 Devices with no available firmware updates:
 • Integrated Webcam 8M
 • PC811 SED SK hynix 2048GB
 • TPM
 • UEFI Device Firmware
 • UEFI dbx
 • USB4 host controller
 
 Perform operation? [Y|n]: Y
 Waiting…          [***************************************]
 Successfully installed firmware
 Do not turn off your computer or remove the AC adapter while the update is in progress.
 An update requires a reboot to complete. Restart now? [y|N]:

    を使用してBIOSバージョン2.22以降がインストールされていることを確認する dmidecode コマンドを使用して実行できます。既存のBIOSファームウェア バージョンを確認しています。 
    sudo dmidecode -t 0

     

  3. Dell Pro Max 16 PlusワークステーションでのUbuntuオペレーティング システム(OS)のアップデート

    ワークステーションのUbuntu OSへの次回のアップデートでは、AI100推論カードのサポートがUbuntu 24.04に統合されます。Ubuntuをアップデートすると、最新のカーネルモジュールとAI100ファームウェアアップデートがカードで利用できるようになります。
    Ubuntuをアップデートするには、デスクトップの[アプリ]メニューでUbuntuの[ソフトウェア アップデーター]を使用するか、ターミナルで次のコマンドを使用します。
    ターミナルでUbuntuソフトウェアをアップデートするコマンド: 
    sudo apt-get update
 sudo apt-get upgrade
 sudo reboot
     

    ラップトップがUbuntuをダウンロード、インストール、およびアップデートしたら、ワークステーションを再起動して、カーネルの起動時間の変更が行われることを確認します。

    アップデートされたUbuntuカーネルがバージョン6.14.0-1017-oem以降であることを確認します。このバージョンには、セキュア ブートが有効になっている AI100 をサポートする署名付きカーネル モジュールが含まれています。次のコマンドを使用して、カーネルのバージョンを確認します。


    Linuxカーネルがバージョン6.14.0-1017-oem以降であることを確認する。  
    dell@dell:~$ uname -r
 6.14.0-1017-oem

     

    dell@dell:~$ uname -r
 6.14.0-1017-oem

    次に、次のコマンド ライン コマンドを使用して、AI100ファームウェアを含むLinuxファームウェア パッケージのバージョンが2.22以降であることを確認します。

    Linuxファームウェアがバージョン2.22以降であることを確認する。 
    dell@dell:~$ dpkg-query --list linux-firmware
 Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold
 | Status=Not/Inst/Conf-files/Unpacked/halF-conf/Half-inst/trig-aWait/Trig-pend
 |/ Err?=(none)/Reinst-required (Status,Err: uppercase=bad)
 ||/ Name Version Architecture Description
 +++-==============-================================-============-=================================
 ii linux-firmware 20240318.git3b128b60-0ubuntu2.22 amd64 Firmware for Linux kernel drivers
 dell@dell:~$

     

  4. GRUBカーネル パラメーターを更新しています。

    Qualcomm AI100推論カードをフルに使用するには、PCIeアクセス制御システム(ACS)と呼ばれる機能を無効にします。これは、Qualcomm AI100カード上の両方のAI100デバイスを使用してテンソル スライスを完全にサポートするために必要です。AI100カードのPCIeスイッチでACSを無効にします。これにより、2つのAI100デバイスと64GBのオンボードRAMすべて間で、両方にまたがって推論を実行する際に、完全なデータアクセスが可能になります。

    これは、Qualcomm AI100推論カードをサポートするためにGRUB構成に追加されたLinuxカーネル パラメーターを渡すことによって行われます。カーネルパラメータは、ブート中に Linux カーネルに渡される設定で、特定の機能の設定方法をカーネルに指示します。この場合、ACS は AI100 カードに対して無効になっています。カーネルパラメータを GRUB 設定ファイルに追加すると、これが可能になります。

    テキスト エディターを使用して、root権限でGRUB構成ファイルを開きます。

    GRUB構成ファイルを編集します /etc/default/grubの詳細を確認してください。   
    sudo nano /etc/default/grub

     

    sudo nano /etc/default/grub

     

     編集 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT 行を追加して、 pci=disable_acs_redir (AI100カードPCIeスイッチでACSを無効にします)。以下の正確な構文を使用していることを確認してください。また、1つのみがあることを確認します GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT 行を /etc/default/grub ファイル (必要に応じてカーネルオプションを 1 行にマージ)。

    変更 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT 行。 
    GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash pci=disable_acs_redir=03:00.0\;03:01.0"

     

    CTRL+Xを押してYを選択し、Enterを押して構成の変更を保存します。次に、次のコマンドを実行し、再起動して有効にします。


    GRUB構成を再生成します。 
    sudo update-grub
 sudo reboot

     

    再起動後に、次のコマンドを使用して変更を確認します。

    GRUB構成の変更を確認します。 
    dell@dell:~$ cat /proc/cmdline
 BOOT_IMAGE=/boot/vmlinuz-6.14.0-1016-oem root=UUID=cd20aec8-6b44-45f7-bca5-307240cec24b ro quiet splash
 pci=disable_acs_redir=03:00.0;03:01.0 vt.handoff=7

     

    dell@dell:~$ cat /proc/cmdline
 BOOT_IMAGE=/boot/vmlinuz-6.14.0-1016-oem root=UUID=cd20aec8-6b44-45f7-bca5-307240cec24b ro quiet splash
 pci=disable_acs_redir=03:00.0;03:01.0 vt.handoff=7


    dmesgを使用してACSが無効になっていることを確認します。「Configured ACS」のメッセージは次のように表示されます。 
    dell@dell:~$ sudo dmesg | grep ACS
 [ 0.000000] Command line: BOOT_IMAGE=/boot/vmlinuz-6.14.0-1016-oem root=UUID=cd20aec8-6b44-45f7-bca5-307240cec24b ro quiet splash pcie_port_m=force pci=disable_acs_redir=03:00.0;03:01.0 vt.handoff=7
 [ 0.141658] Kernel command line: BOOT_IMAGE=/boot/vmlinuz-6.14.0-1016-oem root=UUID=cd20aec8-6b44-45f7-bca5-307240cec24b ro quiet splash pcie_port_m=force pci=disable_acs_redir=03:00.0;03:01.0 vt.handoff=7
 [ 0.741030] pci 0000:03:00.0: Configured ACS to 0x0000
 [ 0.745422] pci 0000:03:01.0: Configured ACS to 0x0000

     

  5. Dockerのインストール

    AI100カードで推論を実行する最速の方法は、Qualcomm AI100推論カードのサポートを含む事前構築済みのAI100 Dockerコンテナを使用することです。事前構築済みのDockerコンテナーは、推論ワークロードを実行するためのすぐに使用できる環境を提供します。このコンテナには、Qualcomm AI100プラットフォームおよびアプリSDKとツールチェーン、Python環境、AIモデルのコンパイルと推論実行のためのQualcomm Efficient Transformersが含まれ、AI100推論カードのvLLMとTritonサポートもすぐに使用できます。

    UbuntuにDockerをインストールするには、次のコマンドを使用します。

    sudo snap install docker

     

    Docker を通常のユーザーとして実行するには、次のコマンドを実行します。
    Dockerを通常のユーザーとして実行するコマンド。  
    # create and join the docker group
 sudo addgroup --system docker
 sudo adduser $USER docker
 newgrp docker
 
 # disable and re-enable the docker snap if you added the group while Docker Engine was running
 sudo snap disable docker
 sudo snap enable docker

     

    # create and join the docker group
 sudo addgroup --system docker
 sudo adduser $USER docker
 newgrp docker
 
 # disable and re-enable the docker snap if you added the group while Docker Engine was running
 sudo snap disable docker
 sudo snap enable docker

    ユーザーがDockerグループに追加されていない場合は、すべてのdockerコマンドの前にsudoを付ける必要があります。 
    sudo docker run ...

     

    リファレンス：Dockerスナップ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。

    または、apt Debian Docker Docs このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。を使用してDockerをインストールすることもできます。

    Dockerがインストールされたら、次のようにインストールをテストします。

    Dockerのインストールをhello-worldで確認します。 
    dell@dell:~$ docker run hello-world
 Unable to find image 'hello-world:latest' locally
 latest: Pulling from library/hello-world
 17eec7bbc9d7: Pull complete
 Digest: sha256:d4aaab6242e0cace87e2ec17a2ed3d779d18fbfd03042ea58f2995626396a274
 Status: Downloaded newer image for hello-world:latest
 
 Hello from Docker!
 This message shows that your installation appears to be working correctly.
 ...

     

  6. これで、Dell Pro Max 16 PlusワークステーションAI100推論カードの準備が整いました。

    これで、AI100推論カードを使用するために必要な1回限りのセットアップが完了しました。次のセクションでは、AI100ツールを使用してカードのステータスを確認し、最初の簡単な推論を実行してAI100カードが動作していることを確認する方法について説明します。

     

  7. AI100カードの確認

    AI100カードを確認し、カードを使用するために必要なすべてのAI100プラットフォームおよびアプリSDK、ツールチェーン、vLLMおよびTriton推論ツールを含む事前構築済みのAI100 Dockerコンテナを使用して初期推論を実行します。

    AI100 Dockerコンテナを初めて実行する場合、このコマンドはコンテナもフェッチします。AI100 Docker コンテナー イメージのダウンロードは ~14 GB です。AI100 Dockerコンテナを起動するには、次のコマンドを使用します。


    AI100 Dockerコンテナを起動します。 
    docker run --rm -it \
 --privileged \
 --device=/dev/accel/accel1 \
 --device=/dev/accel/accel2 \
 --network host \
 --ulimit nofile=1048576 \
 -e OMP_NUM_THREADS=8 \
 ghcr.io/quic/cloud_ai_inference_ubuntu24:1.20.6.0 \
 /bin/bash


    AI100 Dockerコンテナをフェッチして実行すると、次のような出力が画面に表示されます。
    AI100 Dockerコンテナを起動した後の出力例。 
    dell@dell:~$ docker run --rm -it --device=/dev/accel/accel1 --device=/dev/accel/accel2 --network host --ulimit nofile=1048576 -e OMP_NUM_THREADS=8 -v ~/Downloads/qwen3_coder_qpc:/root/qpc/ ghcr.io/quic/cloud_ai_inference_ubuntu24:1.20.6.0 /bin/bash
 ==================================
 == Qualcomm Cloud AI Containers ==
 ==================================
 
 Platform SDK version: 1.20.6.0
 Apps SDK version: 1.20.6.0
 
 This container image and its contents are governed by the terms of
 the license at /usr/share/doc/CONTAINER_LICENSE.txt. By pulling and
 using the container, you accept the terms and conditions of this license.
 
 root@dell:~#

     

    dell@dell:~$ docker run --rm -it --device=/dev/accel/accel1 --device=/dev/accel/accel2 --network host --ulimit nofile=1048576 -e OMP_NUM_THREADS=8 -v ~/Downloads/qwen3_coder_qpc:/root/qpc/ ghcr.io/quic/cloud_ai_inference_ubuntu24:1.20.6.0 /bin/bash
 ==================================
 == Qualcomm Cloud AI Containers ==
 ==================================
 
 Platform SDK version: 1.20.6.0
 Apps SDK version: 1.20.6.0
 
 This container image and its contents are governed by the terms of
 the license at /usr/share/doc/CONTAINER_LICENSE.txt. By pulling and
 using the container, you accept the terms and conditions of this license.
 
 root@dell:~#


    AI100を使用する qaic-util -q コマンドを使用して、次の出力例のように、AI100カードの状態をテキストで出力します。
    出力例: qaic-util -q 
    root@dell:~# qaic-util -q
 LRT QC_IMAGE_VERSION: LRT.AIC.13.2.1.20.6.0
 LRT IMAGE_VARIANT: LRT.AIC.REL
 Number of devices queried: 2
 QID 0
 Status:Ready
 ...

     

    グリッドステータスビューは、 qaic-util -t 1 カードのステータスを定期的に更新するコマンド。次の出力例は、アイドル時の AI100 カードを示しています。AI100カードには2台のAI100デバイスが含まれており、それぞれに16個のニューラル シグナル プロセッサー(NSP)コンピューティング コアが搭載されています。各デバイスには 32 GB のメモリが表示され、カードには合計 64 GB があります。

    アイドル状態の出力例 qaic-util -t 1の詳細を確認してください。 
    root@dell:~# qaic-util -t 1

    qaic-util -t 1のアイドル出力の例

    別のサンプルを次に示します qaic-util AI100カードがAI推論ワークロードを実行している間に出力されます。この場合、より大きなモデル qwen3-coder:30b が表示されます。出力は、各 AI100 デバイスで 16 個の NSP がすべて使用されていること、カード温度が低いアイドル温度から 47C に上昇したこと、各 AI100 パーツがそれぞれ ~13 GB を使用しており、モデルの合計が 26 GB であること、ボードに使用される全体的な電力が最大 75 W のうち 51 であることを示しています。 ワークロードのNSP周波数が1100 MHzに増加したこと。


    を使用した推論を実行するAI100の出力例 qaic-util -t 1の詳細を確認してください。 
    root@dell:~# qaic-util -t 1

    qaic-util -t 1を使用して推論を実行するAI100の出力例
    AI100カードをリセットするには、 qaic-util -s に指定します。このコマンドには、コンテナーの実行時に "-privileged" コマンド ライン パラメーターを必要とするコンテナー内のハードウェアアクセス許可が必要です。次の出力例は、 qaic util -s 続いて qaic-util -t 1 カードのステータスを監視します。次の出力例のように、カードのリセットが完了するまで無効なフィールド値が表示されます。


    を使用したAI100カード リセットの出力例 qaic-util -s と qaic-util -t 1の詳細を確認してください。 
    root@dell:~# qaic-util -s
 Resetting all devices…
 0000:04:00.0:
 0000:04:00.0 success
 0000:05:00.0:
 0000:05:00.0 success
 root@dell:~# qaic-util -t 1

    qaic-util -sおよびqaic-util -t 1を使用したAI100カード リセットの出力例
    次のように、単一のシステム プロンプトで、AI100 Dockerコンテナを使用してAI100カードのステータスを表示します。


    AI100 Dockerコンテナを起動します。 
    docker run --rm -it \
 --privileged \
 --device=/dev/accel/accel1 \
 --device=/dev/accel/accel2 \
 --network host \
 --ulimit nofile=1048576 \
 -e OMP_NUM_THREADS=8 \
 ghcr.io/quic/cloud_ai_inference_ubuntu24:1.20.6.0 \
 qaic-util -t 1

     

    docker run --rm -it \
 --privileged \
 --device=/dev/accel/accel1 \
 --device=/dev/accel/accel2 \
 --network host \
 --ulimit nofile=1048576 \
 -e OMP_NUM_THREADS=8 \
 ghcr.io/quic/cloud_ai_inference_ubuntu24:1.20.6.0 \
 qaic-util -t 1

     

    注：を実行するとエラー出力ラインが表示される qaic-util -s と qaic-util -t 1 コマンドとグリッド出力には、温度とボード電源/TDPには「無効」、SoC電源には「0.00 W」と表示されます。今後のUbuntu OSおよびAI100 Dockerコンテナのアップデートでこの問題に対処するために、アップストリームのフライトに変更があります。

     

  8. テストの推論の実行

    このセクションでは、AI100カードでクイック推論テストを実行する方法について説明します。この推論テストを使用して、AI100カードの機能を確認します。

    コマンドライン コマンドを使用する qaic-runner をクリックして、最初のテスト推論ワークロードを実行します。リアルタイム イベントを監視するには、 -d ターゲットのAI100デバイスを指定するには、 -a 使用する NSP の数を指定し、 -n 反復回数の場合:


    を使用したサンプル テスト推論 qaic-runnerの詳細を確認してください。 
    docker run --rm -it \
 --device=/dev/accel/accel1 \
 --device=/dev/accel/accel2 \
 --network host \
 --ulimit nofile=1048576 \
 -e OMP_NUM_THREADS=8 \
 ghcr.io/quic/cloud_ai_inference_ubuntu24:1.20.6.0 \
 qaic-runner -t /opt/qti-aic/test-data/aic100/v2/1nsp/1nsp-conv-hmx/ -a 16 -n 5000 -d 0

     

    docker run --rm -it \
 --device=/dev/accel/accel1 \
 --device=/dev/accel/accel2 \
 --network host \
 --ulimit nofile=1048576 \
 -e OMP_NUM_THREADS=8 \
 ghcr.io/quic/cloud_ai_inference_ubuntu24:1.20.6.0 \
 qaic-runner -t /opt/qti-aic/test-data/aic100/v2/1nsp/1nsp-conv-hmx/ -a 16 -n 5000 -d 0


    次のようなサンプル出力が画面に表示されます。
    テスト推論を実行するためのサンプル出力。 
    dell@dell:~$ docker run --rm -it \
 --device=/dev/accel/accel1 \
 --device=/dev/accel/accel2 \
 --network host \
 --ulimit nofile=1048576 \
 -e OMP_NUM_THREADS=8 \
 ghcr.io/quic/cloud_ai_inference_ubuntu24:1.20.6.0 \
 qaic-runner -t /opt/qti-aic/test-data/aic100/v2/1nsp/1nsp-conv-hmx/ -a 16 -n 5000 -d 0
 loading /opt/qti-aic/dev/lib/x86_64/libQAic.so
 ---- Stats ----
 InferenceCnt 5000 TotalDuration 22544us BatchSize 1 Inf/Sec 221788.502

     

  9. 便利なリンク

    以下の表には、AI100の主な有用なリソースと、AI100推論カードを最大限に活用するためのリンクのリストが含まれています。

    • Qualcomm AI100ユーザー ガイドこのハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。: すべてのトピックの出発点 AI100 - 包括的な AI100 ユーザーガイド
    • Qualcomm Efficient Transformers Libraryこのハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。: Qualcomm AI100上でHuggingFaceから多くのLLMをパフォーマンスよく実行するライブラリ
    • QAICコンテナこのハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。: Ubuntu 24.04を使用したvLLMとTritonのサポートを含むAI100ツールチェーンを含むDockerコンテナー
    • QAICコンテナ - 24.04最新このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。: AI100推論カードでの使用には、24.04を使用するDocker QAICコンテナをお勧めします
    • Qualcomm Efficient Transformers開発者ブログこのハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。: 簡単で迅速な例による効率的な変圧器の優れた概要
    • http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。: AI100カードでダウンロードして実行するプリコンパイル済みモデル(2つのSoC用に構築されたモデル)については、カタログを参照してください
      注：このURLはHTTPSリンクではありません。自己責任で使用してください。
    メモ: サポート サイトにアクセスし、フィルター キーワード 「Linux 」を使用して、Dell Pro Max 16 Plus MB16250 with Al100ノートパソコンに関連する他のDell記事を参照してください。

  10. AI100構築済みモデル

    次の表には、AI100 Dockerコンテナ内で実行するために事前構築されたAIモデルのスナップショットが含まれています(たとえば、vLLMを使用)。

    AI100推論カードは、Qualcomm Program Container(QPC)形式を使用してモデルを実行します。QPCは、AI100 Platform and Apps SDKを使用してHuggingfaceモデルから構築するか、次のリンクにあるオンラインZentreeカタログから構築済みのAIモデルQPCを使用することができます。QPCは、カード上のAI100デバイスの数をターゲットに構築されています。Qualcomm推論カード搭載のDell Pro Max 16 Plusは、1つまたは2つのSoC (AI100 System on a Chip)で動作するように構築されたQPCをサポートします。2 台の AI100 デバイス用に構築された QPC は、テンソル スライスを使用して、カード上の 64 GB のメモリ全体で 2 台の AI100 デバイスのコンピューティングを使用して大規模なモデルを実行できます。

    http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。については、次のリンクの[catalog]タブを参照してください。

    注：これらのURLはHTTPSリンクではありません。自己責任で使用してください。

     

    モデル ファミリー モデル アーキテクチャ 代表機種 モデル タイプ QAIC SDKのバージョン QEff 自動クラス タスク QPC リンク
    バート BERTモデル BAAI/bge-large-en-v1.5 埋め込みモデル 1.19.6 QEFFAutoModel(ケフ オートモデル) テキストの埋め込み http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.19.6/bge-large-en-v1.5/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    バート BERTモデル BAAI/bge-m3型 埋め込みモデル 1.19.6 QEFFAutoModel(ケフ オートモデル) テキストの埋め込み http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.19.6/bge-m3/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    バート BERTモデル BAAI/bge-base-en-v1.5 埋め込みモデル 1.19.6 QEFFAutoModel(ケフ オートモデル) テキストの埋め込み http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.19.6/bge-base-en-v1.5/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    DeepSeek-R1-蒸留ラマ LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) バルデマルディ/DeepSeek-R1-蒸留ラマ-70B-AWQ テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-AWQ/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    DeepSeek-R1-蒸留ラマ LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) Casperhansen/Deepseek-R1-蒸留-ラマ-8B-AWQ テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/deepseek-r1-distill-llama-8b-awq/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen Qwen2ForCausalLMさん バルデマルディ/DeepSeek-R1-蒸留ラマ-32B-AWQ テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-AWQ/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen Qwen2ForCausalLMさん Casperhansen/Deepseek-R1-蒸留-QWEN-7B-AWQ テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/deepseek-r1-distill-qwen-7b-awq/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ジェンマ3 Gemma3ForConditionalGeneration (英語) グーグル/ジェンマ-3-4b-it マルチモーダル言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForImageTextToText ビジョン言語モデル (テキスト + 画像生成) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/gemma-3-4b-it/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    GPT-OSSの GptOssForCausalLM OpenAI/GPT-OSS-20b テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModeForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/gpt-oss-20b/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    花崗岩-3.2 GraniteForCausalLM ibm-granite/granite-3.2-8b-指示 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/granite-3.2-8b-instruct/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    花崗岩-3.3 GraniteForCausalLM ibm-granite/granite-3.3-8b-指示 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/granite-3.3-8b-instruct/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.1 LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) meta-llama/llama-3.1-8B-指示 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Llama-3.1-8B/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.1ネモトロン LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) ibnzterrell / NVIDIA - ラマ- 3.1 - Nemotron - 70B -命令- HF - AWQ - INT4 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Nvidia-Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-AWQ-INT4/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.1ネモトロン LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) nvidia/Llama-3.1-Nemotron-nano-8B-v1 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Llama-3.1-Nemotron-Nano-8B-v1/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.2 LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) メタラマ/ラマ-3.2-1B テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Llama-3.2-1B/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.2 LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) メタラマ/ラマ-3.2-3B テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Llama-3.2-3B/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.2 LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) meta-llama/llama-3.2-3B-指示 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Llama-3.2-3B-Instruct/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.2 MllamaForConditionalGeneration (条件付き生成のための MllamaForConditionalGeneration) メタラマ/ラマ-3.2-11B-ビジョンインストラクション マルチモーダル言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForImageTextToText ビジョン言語モデル (テキスト + 画像生成) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.2指示 LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) meta-llama/llama-3.2-1B-指示 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Llama-3.2-1B-Instruct/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.x LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) Target：Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4
    ドラフト: ラマ-3.2-1B-指示    		 投機的デコード(SpD) 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/spd/meta-llama/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ラマ3.x LlamaForCausalLM (ラマ フォー コーザル LM) Target: casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq
    Draft: meta-llama/llama-3.2-1B-instruct    		 投機的デコード(SpD) 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/spd/llama33-70b-awq__draft-llama32-1b/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ミストラル MistralForCausalLM mistralai / Mistral - 7B -指示- v0.1 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Mistral-7B-Instruct-v0.1/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ファイ-4 Phi3ForCausalLM (ファイ 3 フォー コーザル LM) Microsoft/PHI-4 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/phi-4/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    クウェン3 Qwen3Moeさん Qwen/Qwen3-30B-A3B-指示-2507 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    Qwen3-コーダー Qwen3Moeさん Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-指示 テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM コード生成 http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    サルバマイ サルバマイ Sarvamai/Sarvam-1 (サルバマイ/サルバム 1) テキストのみの言語モデル 1.20.4 QEFFAutoModelForCausalLM テキスト生成 インド言語フォーカス http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/sarvam-1/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    SDXLの StableDiffusionForTextToImage (StableDiffusionForTextToImage) 安定性AI / stable-diffusion-xl-base-1.0 マルチモーダル言語モデル 1.20.4 AutoPipelineForText2Image (英語) ビジョン言語モデル (テキスト + 画像生成) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/stable-diffusion-xl-base-1.0/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    SDXLターボ StableDiffusionForTextToImage (StableDiffusionForTextToImage) 安定性AI/SDXL-ターボ マルチモーダル言語モデル 1.20.4 AutoPipelineForText2Image (英語) ビジョン言語モデル (テキスト + 画像生成) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/sdxl_turbo/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ささやく ささやく OpenAI/ウィスパーベース オーディオモデル 1.20.4 QEFFAutoModelForSpeechSeq2Seq 自動音声認識(文字起こし) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/whisper-base/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ささやく ささやく openai/whisper-large-v3-turbo オーディオモデル 1.20.4 QEFFAutoModelForSpeechSeq2Seq 自動音声認識(文字起こし) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/whisper-large-v3-turbo/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ささやく ささやく OpenAI/Whisper-Large オーディオモデル 1.20.4 QEFFAutoModelForSpeechSeq2Seq 自動音声認識(文字起こし) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/whisper-large/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ささやく ささやく OpenAI/Whisper-Medium オーディオモデル 1.20.4 QEFFAutoModelForSpeechSeq2Seq 自動音声認識(文字起こし) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/whisper-medium/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ささやく ささやく OpenAI/Whisper-Small オーディオモデル 1.20.4 QEFFAutoModelForSpeechSeq2Seq 自動音声認識(文字起こし) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/whisper-small/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    ささやく ささやく openai-ささやき-タイニー オーディオモデル 1.20.4 QEFFAutoModelForSpeechSeq2Seq 自動音声認識(文字起こし) http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/whisper-tiny/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    XLM-ロベルタ XLMRobertaモデル intfloat/multilingual-e5-large 埋め込みモデル 1.20.4 QEFFAutoModel(ケフ オートモデル) テキストの埋め込み http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.20.4/multilingual-e5-large/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。
    XLM-ロベルタ XLMRobertaモデル intfloat/multilingual-e5-small 埋め込みモデル 1.19.6 QEFFAutoModel(ケフ オートモデル) テキストの埋め込み http:qualcom-qpc-models.s3-website-us-east-1.amazonaws.com/QPC/1.19.6/multilingual-e5-small/ このハイパーリンクをクリックすると、デル・テクノロジーズ以外のWebサイトにアクセスします。


トップに戻る

Affected Products

Dell Pro Max 16 Plus MB16250
Article Properties
Article Number: 000393093
Article Type: How To
Last Modified: 24 May 2026
Version:  9
Find answers to your questions from other Dell users
Support Services
Check if your device is covered by Support Services.