边缘AI计算平台 系统架构设计

📚 30章 · 从入门到实战
01 边缘计算概述
定义发展历程与云对比核心价值驱动力
02 AI芯片基础
GPU/FPGA/ASIC/NPUTOPS/功耗主流厂商
03 边缘AI硬件架构
异构计算内存层次数据通路功耗管理
04 模型轻量化技术 (上)
剪枝权重量化INT8/4知识蒸馏
05 模型轻量化技术 (下)
QATPTQMobileNetShuffleNetEfficientNet
06 边缘推理框架
TensorRTONNX RuntimeOpenVINOTFLite/NCNN/MNN
07 边缘AI软件栈
Linux/RTOS驱动层运行时应用层
08 数据流水线设计
采集(摄像头/麦克风)预处理缓存批处理
09 模型部署与优化
PyTorch/TF→ONNX算子融合内存优化多线程
10 边缘AI安全与隐私
TEE联邦学习模型加密数据脱敏
11 边缘AI网络架构
5G/MEC融合设备-边缘-云协同网络切片QoS
12 边缘AI管理平台
设备注册认证OTA升级模型分发监控日志
13 边缘AI应用案例 (视觉)
人脸门禁缺陷检测智能安防
14 边缘AI应用案例 (语音)
唤醒词检测语音降噪离线命令识别
15 边缘AI应用案例 (传感器)
预测性维护环境监测可穿戴健康
16 边缘AI性能基准测试
MLPerf EdgeAI BenchmarkProfiler瓶颈定位
17 边缘AI系统可靠性设计
冗余设计看门狗故障恢复降级服务
18 边缘AI实时性保障
RTOS选型任务优先级中断延迟时间触发
19 边缘AI功耗优化
DVFS睡眠管理精度权衡加速器调度
20 边缘AI开发工具链
交叉编译GDB远程调试Perf/Tracy自动化测试
21 边缘AI与云协同
混合推理模型增量更新数据回传带宽优化
22 边缘AI多模态融合
视觉+语音+传感器时间同步特征/决策融合
23 边缘AI系统集成测试
HIL测试压力测试长稳测试场景覆盖
24 边缘AI项目实战 (一)
需求分析硬件选型(Jetson/RK3588)架构文档
25 边缘AI项目实战 (二)
模型轻量化推理引擎集成数据流水线编码
26 边缘AI项目实战 (三)
系统联调性能优化(帧率/延迟)问题排查
27 边缘AI前沿技术 (上)
存算一体神经形态计算光子计算
28 边缘AI前沿技术 (下)
TinyML自监督学习持续学习
29 边缘AI标准与规范
IEEE/ISOLF Edge/KhronosGDPR合规
30 边缘AI未来趋势
AIoT融合边缘原生AIGC落地职业发展
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