📘 嵌入式AI部署
疑难排查手册
🎯 30章 · 从入门到实战
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⭐ 友好色系
01
嵌入式AI概述
定义、发展历程、与传统AI区别、典型应用场景
02
硬件平台选型
主流芯片对比 · 算力/功耗/成本/生态
03
模型轻量化技术
剪枝 · 量化 · 蒸馏 · 轻量化网络
04
模型转换与优化
ONNX · TensorRT · OpenVINO · TFLite · 精度验证
05
推理引擎部署
TensorRT/OpenVINO/TFLite/NCNN/MNN实战
06
算子兼容性问题
不兼容算子分析 · 替换策略 · 自定义算子
07
内存优化与泄漏排查
内存池 · 显存复用 · Valgrind/AddressSanitizer
08
性能瓶颈分析
Profiling工具 · 计算/访存瓶颈 · 算子融合
09
多线程与异步推理
线程池 · 流水线并行 · 生产者-消费者模型
10
精度损失问题
量化精度损失 · 校准集 · 混合精度 · 回退策略
11
输入输出预处理优化
NEON指令 · OpenCV优化 · DMA传输
12
模型加密与保护
AES/RSA · 混淆技术 · 安全启动 · 防御
13
OTA升级与版本管理
升级架构 · 差分升级 · 回滚 · 失败恢复
14
日志与调试系统
日志分级 · 远程收集 · 崩溃日志分析
15
电源管理与功耗优化
DVFS · 休眠唤醒 · 低功耗推理模式
16
实时性保障
RTOS/Linux实时补丁 · 中断优先级 · 看门狗
17
多模型流水线部署
串行/并行调度 · 共享内存 · 资源竞争解决
18
异构计算协同
CPU+GPU+NPU · 任务划分 · 数据搬运优化
19
容器化部署
Docker · 资源限制 · Kubernetes边缘部署
20
安全性与隔离
沙箱 · 权限最小化 · TLS/mTLS · 入侵检测
21
传感器数据融合
时间同步 · 卡尔曼滤波 · 异常剔除
22
模型在线学习
增量学习 · 分布漂移 · 回滚 · 在线评估
23
边缘-云端协同
端侧推理 · 模型分片 · 通信压缩 · 隐私保护
24
故障诊断与自愈
故障检测 · 自动重启 · 冗余备份 · 日志上报
25
测试与验证体系
Google Test · 集成/压力/长稳 · 硬件在环
26
CI/CD流水线
自动化构建 · 模型验证 · 质量门禁
27
文档与知识库建设
技术文档规范 · SOP · FAQ · 知识沉淀
28
团队协作与代码管理
Git分支策略 · Code Review · 持续集成
29
行业标准与认证
ISO 26262/21434 · CE/FCC · 可靠性测试
30
未来趋势与挑战
大模型边缘部署 · 存算一体 · 神经形态计算