🧩 嵌入式推理调试 性能剖析实战

🎯 30章 · 从入门到调优
1
什么是嵌入式推理、嵌入式AI的挑战、典型应用场景(智能家居、工业视觉)
2
交叉编译工具链安装、目标板连接与调试、必备工具(ADB、SSH、串口)
3
从PyTorch/TensorFlow到ONNX、INT8量化原理、校准数据集准备
4
TFLite Micro、TensorRT、ONNX Runtime、NCNN、MNN的特点与选型对比
5
GDB调试嵌入式程序、Core Dump分析、日志分级与远程日志
6
延迟、吞吐量、帧率、功耗、内存带宽、计算密度
7
Linux Perf工具、火焰图生成与解读
8
ARM Streamline、Tegra Profiler、自定义计时桩
9
逐算子耗时统计、算子融合效果验证、瓶颈算子识别
10
内存池设计、张量复用、DMA与Cache一致性处理
11
OpenMP在嵌入式上的使用、CPU+NPU/GPU流水线设计
12
NPU驱动加载、硬件加速器调用、算子落盘检查
13
维度错误、数据类型不匹配、内存越界
14
精度下降分析、NaN/Inf排查、量化误差调试
15
spdlog在嵌入式上的移植、日志等级动态切换、环形缓冲区日志
16
硬件断点使用、数据观察点、条件断点
17
Ftrace使用、ATrace/ETM、自定义Trace点
18
如何定义性能基线、自动化测试脚本、回归检测
19
剪枝后精度验证、蒸馏模型调试技巧
20
RT-Linux与PREEMPT_RT、调度延迟测量、优先级反转排查
21
功耗测量方法(电阻采样、PMIC)、功耗与性能的权衡
22
Python脚本驱动调试、Expect与串口自动化、CI/CD集成
23
gdbserver远程调试、VS Code Remote、SSH隧道
24
Segmentation Fault定位、栈回溯、信号处理
25
互斥锁调试、死锁检测工具(Helgrind)、Lockdep
26
图像分类模型在Cortex-M上的极致优化
27
目标检测模型在RK3588上的部署与调优
28
语音唤醒模型在DSP上的实时优化
29
从崩溃到性能达标的全流程方法论
30
未来趋势(TinyML、存算一体)、学习路径推荐