边缘计算大模型推理方案实战

📘 30章 · 从入门到部署 v2.0
边缘计算定义 大模型挑战 智能制造 自动驾驶 智慧城市
Jetson Intel Movidius Google Coral RK3588 CPU+GPU+NPU 功耗平衡
结构化剪枝 非结构化剪枝 知识蒸馏 剪枝缩小60%
INT8/FP16量化 混合精度 QAT PTQ 蒸馏实战
TensorRT ONNX Runtime OpenVINO TFLite NCNN 硬件选框架
安装配置 Parser vs Builder 网络层融合 精度校准
Dynamic Shapes Multi-Stream DeepStream集成
模型导出优化 C++/Python API 内存优化 性能调优
工具套件 Model Optimizer Inference Engine CPU/GPU加速
Delegate机制 GPU/Edge TPU Vulkan加速 移动端/嵌入式
.pt/.pth .onnx .pb/.tflite .rknn ONNX算子踩坑
预处理优化 异步推理 流水线并行 内存池/零拷贝
级联模型 模型集成 降低误报率
热更新 差分更新 增量学习 OTA安全
精度损失分析 Nsight VTune 性能调优
协同推理 模型分片 联邦学习
模型加密 TEE 对抗攻击 防御
DeepStream GStreamer 硬件加速解码
Whisper BERT轻量化 语音唤醒 端侧LLM
GPTQ/AWQ/GGUF KV-Cache Streaming Prefill/Decode
llama.cpp vLLM(边缘版) MLC-LLM Jetson跑LLaMA
Docker K3s/KubeEdge 节点管理
Prometheus+Grafana 日志采集 异常检测 自愈
模型测试自动化 A/B测试 灰度发布
YOLOv5优化 TensorRT部署 产线抖动问题
BEV模型 多传感器融合 实时性保障
ReID部署 商品识别 边缘云协同
唤醒词+ASR+NLU 低功耗设计
存算一体芯片 神经形态计算 边缘AI+6G
知识体系回顾 面试题解析 构建边缘AI项目