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NXP i.MX NPU推理部署工程

共计 30 章节
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01
课程导入与NPU部署全景
目标=i.MX系列NPU硬件架构 · 推理部署流程 · 工具链概览与学习路径规划
NPU课程导入
02
i.MX NPU硬件与软件栈解析
目标=NPU核心（如Ethos-U · NPU IP）特性 · 内存层次
i.MXNPU
03
开发环境搭建与交叉编译
目标=Yocto/OpenEmbed… · SDK安装 · 交叉编译工具链配置与目标板连接
开发环境搭建交叉编译
04
模型准备与格式转换基础
目标=ONNX/TensorFlow… · 算子兼容性检查与中间表示（IR）概念
模型准备格式转换基础
05
eIQ工具链与模型编译
目标=eIQ Portal · eIQ Toolkit安装 · 模型量化与编译为NPU可执行格式（如…
eIQ工具链
06
模型量化原理与实践
目标=训练后量化（PTQ） · 量化感知训练（QAT） · 校准数据集选择与精度评估
模型量化原理PTQ
07
NPU算子支持与自定义层
目标=支持算子列表 · 不支持算子的回退策略 · 自定义算子实现与注册流程
NPU算子支持
08
推理引擎与运行时API
目标=使用TensorFlow Li… · Arm NN或NXP专有运行时进行推…
API推理引擎
09
第一个NPU推理程序
目标=加载模型 · 输入预处理 · 执行推理
NPU第一个
10
性能分析与基准测试
目标=NPU利用率 · 推理延迟 · 吞吐量测量工具（如eIQ Bench…
性能分析基准测试
11
内存与数据流优化
目标=DMA传输 · 缓存一致性 · 零拷贝推理与内存池管理
内存数据流优化
12
多模型与多任务调度
目标=NPU资源分配 · 模型切换开销 · 流水线并行与实时性保障
多模型多任务调度
13
摄像头与传感器集成
目标=V4L2采集 · 图像预处理（缩放 · 色彩空间转换）与NPU推理流水线搭建
摄像头传感器集成
14
计算机视觉实战
目标=目标检测（YOLO · SSD）在i.MX NPU上的部署与…
计算机视觉实战YOLO
15
图像分类实战
目标=MobileNet · ResNet等模型在NPU上的量化部…
图像分类实战MobileNet
16
语义分割与关键点检测
目标=DeepLab · PoseNet等模型部署与后处理优化
语义分割关键点检测
17
语音与音频推理
目标=关键词唤醒 · 语音命令识别模型在NPU上的部署与实…
语音音频推理
18
自然语言处理初步
目标=小型Transformer · BERT变体在NPU上的可行性分析与…
自然语言处理初步Transformer
19
模型保护与安全
目标=模型加密 · 安全启动 · NPU固件签名与防篡改机制
模型保护安全
20
功耗与热管理
目标=NPU动态调频 · 低功耗模式 · 散热设计与续航优化策略
功耗热管理
21
多核异构计算
目标=CPU · GPU · NPU协同推理
多核异构计算CPU
22
容器化与OTA部署
目标=Docker容器封装推理服务 · OTA更新模型与固件
OTA容器化
23
边缘云协同推理
目标=模型分割 · NPU本地推理与云端卸载策略
边缘云协同推理目标=模型分割
24
调试与故障排查
目标=日志分析 · NPU错误码解读 · 常见部署问题与解决方案
调试故障排查
25
自动化测试与持续集成
目标=单元测试 · 推理精度回归 · CI/CD流水线搭建
自动化测试持续集成
26
实际项目案例一
目标=智能门禁系统——人脸检测与识别…
实际项目案例一目标=智能门禁系…
27
实际项目案例二
目标=工业质检——缺陷检测模型量化 · 部署与产线集成
实际项目案例二目标=工业质检
28
实际项目案例三
目标=智能零售——商品识别与客流统计…
实际项目案例三目标=智能零售
29
前沿趋势与生态
目标=NPU新架构 · TFLite Micro演进 · NXP eIQ更新与社区资源
前沿趋势生态
30
课程总结与工程能力评估
目标=知识体系回顾 · 部署检查清单 · 综合项目答辩与持续学习建议
课程总结工程能力评估