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嵌入式AI
调试·剖析
📘
30章 · 实战体系
📂
共
30
章节
🏷️
90+
核心知识点
⚙️
工具链 · 量化 · 部署 · 调优
🎯
从入门到实战
01
嵌入式AI概述
AI边缘趋势
挑战与机遇
学习路径
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02
模型量化基础
量化原理
对称/非对称
INT8/FP16
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03
量化工具实战
TensorRT INT8
校准数据集
精度评估
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04
模型剪枝技术
结构化/非结构化
L1/L2范数
剪枝微调
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05
知识蒸馏入门
教师-学生网络
蒸馏损失
温度调优
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06
ONNX模型转换
PyTorch/TF转ONNX
算子兼容性
ONNX Runtime
↗ 进入
07
TFLite模型优化
TFLite转换
量化感知训练QAT
Delegate加速
↗ 进入
08
NVIDIA Jetson部署
JetPack SDK
TensorRT引擎
DeepStream集成
↗ 进入
09
ARM Cortex-M部署
CMSIS-NN
内存布局优化
MCU实时推理
↗ 进入
10
模型性能剖析工具
Nsight/Streamline
Profiler对比
瓶颈定位
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11
算子优化策略
Conv+BN+ReLU融合
内存访问优化
循环展开/向量化
↗ 进入
12
内存带宽优化
DDR带宽分析
Tiling数据复用
DMA传输
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13
多线程与异构计算
CPU多线程
GPU/NPU协同
异步流水线
↗ 进入
14
模型延迟与吞吐量
端到端/逐层延迟
Batch调优
吞吐量优化
↗ 进入
15
功耗与散热管理
Power Monitor
DVFS调优
热节流应对
↗ 进入
16
调试工具链
GDB调试
Core Dump
日志分级追踪
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17
常见错误排查
内存越界/泄漏
算子精度异常
数据对齐
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18
精度调试方法
逐层输出对比
余弦相似度
误差累积定位
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19
模型鲁棒性测试
对抗样本生成
输入噪声评估
边界情况测试
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20
自动化测试框架
CI/CD集成
回归测试套件
性能基准管理
↗ 进入
21
端侧推理引擎对比
TensorRT vs OpenVINO
TFLite vs CoreML
选型指南
↗ 进入
22
自定义算子开发
CUDA自定义算子
ARM Neon内联
算子注册集成
↗ 进入
23
模型加密与保护
AES加密
混淆技术
安全启动链
↗ 进入
24
OTA更新策略
增量模型更新
版本回滚
更新失败恢复
↗ 进入
25
多模型流水线
级联模型设计
数据传递优化
动态模型加载
↗ 进入
26
实时性保障
RTOS任务调度
中断延迟控制
看门狗/超时
↗ 进入
27
传感器数据预处理
图像归一化加速
音频特征提取
时间序列对齐
↗ 进入
28
模型可解释性
特征图可视化
Grad-CAM嵌入式
决策路径追踪
↗ 进入
29
案例实战1: 智能摄像头
YOLOv5s量化
Jetson部署
目标检测
↗ 进入
30
案例实战2: 语音唤醒
TinyML
MCU部署
唤醒词识别
↗ 进入