🧠 算子优化实战
📘 嵌入式平台 · 30章 从入门到部署
⚡ 30 章节
📁 完整目录
01
绪论：嵌入式AI与算子优化概述
入门
概念
02
计算基础：计算机体系结构与AI加速器
体系结构
03
工具链：交叉编译环境搭建与调试
环境
工具
04
性能分析：Profiling工具与性能瓶颈定位
调优
05
内存优化：数据布局与访存优化策略
存储
06
卷积优化：Im2Col与Winograd算法实现
卷积
核心
07
矩阵乘优化：Gemm与Strassen算法
矩阵
08
激活函数：ReLU、Sigmoid的快速实现
激活
09
池化算子：MaxPool与AvgPool优化
池化
10
归一化层：BatchNorm与LayerNorm融合
归一化
11
算子融合：Conv+BN+ReLU的联合优化
融合
加速
12
量化基础：对称量化与非对称量化
量化
13
量化训练：QAT与PTQ实战
训练
14
SIMD优化：NEON指令集在ARM上的应用
NEON
ARM
15
多线程优化：OpenMP与Pthreads并行计算
并行
16
汇编级优化：手写ARM汇编算子
汇编
极致
17
图优化：计算图简化与常量折叠
图优化
18
内存池：自定义分配器减少碎片
内存
19
算子调度：静态调度与动态调度
调度
20
模型剪枝：结构化与非结构化剪枝
剪枝
21
知识蒸馏：轻量化模型设计
蒸馏
22
NPU适配：华为昇腾与瑞芯微NPU
NPU
23
DSP优化：TI C6000系列优化技巧
DSP
24
FPGA加速：HLS实现卷积算子
FPGA
25
调试技巧：GDB与性能计数器
调试
26
单元测试：算子正确性验证框架
测试
27
自动化调优：AutoTVM与Ansor
自动
28
端侧部署：TFLite与NCNN实战
部署
29
案例1：MobileNet在Cortex-M上的部署
案例
MCU
30
案例2：YOLOv5在RK3588上的优化
案例
RK3588