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兼容测试方案：算法适配与平台验证

共计 30 章节
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01
算法适配概述
定义 · 重要性 · 应用场景
算法适配概述定义
02
平台分类与特性
CPU · GPU · NPU
平台分类特性
03
算法移植基础
编程语言选择（C++/Python/… · 工具链与交叉编译
算法移植基础C++/Python
04
数据结构与算法异构考虑
内存布局 · 数据对齐 · 缓存友好设计
数据结构算法异构考虑
05
并行计算基础
SIMD · 向量化 · 线程并行
并行计算基础SIMD
06
多线程与多进程适配
OpenMP · TBB · MPI的用法及平台差异
多线程多进程适配
07
GPU编程基础
CUDA编程模型 · 内存层次 · 核函数编写
GPU编程基础
08
GPU进阶
流处理 · 异步操作 · 多GPU通信
GPU进阶
09
深度学习框架适配
TensorFlow/PyTorch… · 算子注册
深度学习框架适配TensorFlow/P…
10
算子适配与自定义算子开发
使用C++/CUDA扩展框架原生算子
算子适配自定义算子开发
11
模型优化
剪枝 · 量化（INT8/FP16） · 知识蒸馏的工程实现
模型优化剪枝
12
内存管理与带宽优化
内存池 · 零拷贝 · DMA传输策略
内存管理带宽优化
13
编译优化与JIT技术
TVM · XLA · Triton等编译栈的适配
JIT编译优化
14
平台特定数学库调用
MKL · cuBLAS · cuDNN
平台特定数学库调…MKL
15
验证策略概述
验证目标 · 层次（单元/集成/系统） · 测例设计原则
验证策略概述验证目标
16
单元测试与集成测试
Google Test · pytest · 自定义框架搭建
单元测试集成测试
17
一致性验证
数值精度比较（相对误差 · ULP） · 位精确度验证
一致性验证数值精度比较
18
性能验证与分析工具
nvidia-smi · perf · gprof
性能验证分析工具
19
自动化测试框架搭建
参数化测试 · 多平台并发执行 · 结果收集
自动化测试框架搭…参数化测试
20
回归测试与持续集成
GitLab CI/Jenkins集… · 回归冒烟测试
回归测试持续集成
21
边界条件与错误处理验证
非法输入 · 资源耗尽 · 超时异常测试
边界条件错误处理验证
22
多平台兼容性测试
同一算法在CPU/GPU/NPU上的…
多平台兼容性测试CPU/GPU/NPU
23
大规模数据加载与预处理验证
IO瓶颈 · 数据增强加速的适配测试
大规模数据加载预处理验证
24
实时性验证
延迟分布 · 吞吐量稳定性 · 99分位延迟测试
实时性验证延迟分布
25
功耗与资源占用验证
功耗监控 · 显存/内存泄漏检测
功耗资源占用验证
26
安全性与鲁棒性验证
对抗样本 · 内存安全 · 跨平台行为一致性
安全性鲁棒性验证
27
工具链
Docker镜像搭建 · 交叉编译环境 · 平台模拟器使用
工具链Docker
28
案例
图像分类算法（ResNet）从CPU…
案例ResNet
29
案例
自然语言处理模型（BERT）在不同算…
案例BERT
30
课程总结与未来展望
技术趋势 · 工程实践建议 · 常见误区盘点
课程总结未来展望