BEV · 内存管理精讲
🧠 嵌入式部署
30章
01
BEV模型概述
什么是BEV感知 · 自动驾驶角色 · LSS / Transformer架构
02
嵌入式部署挑战
算力限制 · 内存带宽 · 实时性 · 功耗约束
03
内存基础概念回顾
SRAM vs DRAM · Cache层级 · DMA · 内存对齐
04
模型量化原理
FP32→INT8 · scale/zero-point · 对称/非对称量化
05
量化感知训练 (QAT)
模拟量化 · 伪量化节点 · PTQ局限性
06
BEV模型中的内存大户
特征图 · 权重参数 · 中间激活 · 临时缓冲区
07
特征图内存优化
减少通道数 · 降低分辨率 · 深度可分离卷积
08
权重压缩技术
剪枝 · 低秩分解SVD · 权重共享
09
知识蒸馏
Teacher-Student · 蒸馏损失 · BEV任务应用
10
算子融合
Conv+BN+ReLU · Multi-head Attention · 减少Kernel Launch
11
内存池管理
预分配 · 伙伴算法 · slab分配器 · 避免碎片
12
张量布局优化
NHWC vs NCHW · 16/32字节对齐 · 行/列主序
13
计算图优化
常量折叠 · 死代码消除 · 表达式化简 · 算子重排
14
在线推理与离线推理
Batch推理 · Stream推理 · Pipeline并行
15
多线程与异步加载
双缓冲 · 生产者-消费者 · CPU-GPU异步拷贝
16
Cache友好性设计
数据局部性 · 循环分块 · 预取指令
17
稀疏化计算
稀疏卷积/注意力 · 结构化/非结构化稀疏
18
Winograd卷积算法
原理 · BEV backbone应用 · 内存节省分析
19
模型编译优化
TVM · TensorRT · ONNX Runtime · XLA策略
20
内存带宽优化
减少访问次数 · 数据复用 · 寄存器缓存
21
动态形状处理
动态Batch/分辨率 · 内存预留策略
22
嵌入式平台内存分析工具
perf · valgrind · massif · Nsight · Streamline
23
BEV中Transformer内存优化
Flash Attention · Page Attention · KV Cache优化
24
视图变换内存优化
LSS体素池化 · IPM映射高效实现
25
后处理内存优化
NMS管理 · 检测头轻量化 · 解码原地操作
26
多传感器融合内存管理
Camera+Lidar+Radar对齐 · 时间戳同步 · 共享内存
27
端到端BEV模型部署案例
PyTorch→TensorRT · 内存峰值分析
28
低功耗模式设计
DVFS · 内存自刷新 · 睡眠模式
29
安全与可靠性
MPU · 看门狗定时器 · ECC内存校验
30
未来趋势
存内计算 · 近存计算 · 存算一体芯片在BEV中的应用