🚗 ADAS 硬件加速器
GPU & NPU 实战
⚡ 30章 · 从入门到项目
01
ADAS系统概述
发展历程
核心功能模块
硬件加速需求
02
GPU架构基础
并行计算原理
CUDA/Tensor Core
内存层次结构
03
NPU架构基础
设计哲学
脉动阵列与数据流
指令集概述
04
GPU与NPU对比分析
性能指标对比
功耗效率对比
适用场景分析
05
ADAS感知算法加速
目标检测加速
语义分割加速
BEV感知加速
06
GPU编程实战
CUDA编程模型
共享内存优化
Warp调度与分支
07
NPU编程实战
算子开发流程
量化与部署
模型编译优化
08
多传感器融合加速
Camera-LiDAR融合
Radar预处理
时间同步硬件
09
端到端延迟优化
Pipeline设计
DMA与数据搬运
异步执行模型
10
功耗与散热管理
动态电压调频
任务调度策略
热节流机制
11
硬件在环仿真
Simulink协同
HIL测试平台
实时性验证
12
功能安全与可靠性
ISO 26262要求
故障注入测试
ECC与校验
13
模型压缩与量化
剪枝技术
知识蒸馏
INT8/INT4量化
14
稀疏计算加速
稀疏矩阵表示
硬件稀疏引擎
稀疏训练推理
15
Transformer加速
Attention硬件化
FlashAttention
KV Cache优化
16
BEVFormer加速
BEV特征提取
时序融合
硬件映射策略
17
Occupancy Network加速
3D体素处理
稀疏卷积加速
实时性挑战
18
端侧部署优化
TFLite/ONNX
NNAPI与CoreML
异构调度
19
车规级芯片选型
Orin/Thor对比
Snapdragon Ride
地平线征程系列
20
多芯片互联
PCIe与CXL
Chiplet技术
一致性协议
21
内存带宽优化
HBM与GDDR
内存池化
数据复用策略
22
编译器与工具链
TVM与MLIR
算子自动调优
Profiling工具
23
实时操作系统集成
QNX与Linux
中断管理
内存隔离
24
数据闭环与OTA
数据采集硬件
回放加速
模型在线更新
25
仿真测试加速
场景生成
传感器仿真
并行测试框架
26
安全攻击与防御
侧信道攻击
模型窃取防御
硬件安全模块
27
下一代架构趋势
存算一体
光计算
量子计算潜力
28
项目实战：车道线检测
算法到硬件部署
全流程
优化技巧
29
项目实战：行人检测
多尺度处理
硬件优化
部署实战
30
课程总结与展望
技术路线图
学习资源推荐
行业趋势分析