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STM32Cube AI推理优化与部署调试实战

共计 30 章节

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课程导论与AI on STM32生态全景

了解STM32Cube.AI工具链 · X-CUBE-AI与NanoEdge… · 以及AI在MCU上的应用场景与限制

开发环境搭建与项目模板创建

安装STM32CubeMX · CubeIDE · X-CUBE-AI扩展包

开发环境搭建项目模板创建

模型准备与ONNX/TFLite格式转换

讲解如何将Keras/PyTorch… · 并验证其正确性

ONNX/TFLite模型准备

STM32CubeMX中的AI配置

在CubeMX中导入模型 · 配置RAM/Flash预算 · 选择激活函数映射与量化策略

模型分析与内存预算估算

解读CubeMX生成的AI报告 · 分析每层内存占用 · MACs与推理时间预估

模型分析内存预算估算

代码生成与工程结构解析

生成CubeIDE工程 · 解析生成的AI网络代码结构（netw… · input/output buffe…

代码生成工程结构解析

首次推理验证与结果比对

在开发板上运行推理 · 对比PC端输出与MCU端输出 · 排查精度损失

首次推理验证结果比对

量化技术基础

从FP32到Int8 · 以及为什么量化对MCU如此重要

量化技术基础FP32

STM32Cube.AI量化配置实战

在CubeMX中配置量化校准数据集 · 执行Post-Training Qu…

STM32Cube.AI量化配置实战

量化后精度评估与调优

分析量化后的精度损失 · 使用代表性数据集进行校准 · 调整量化粒度（per-layer v…

量化后精度评估调优

模型剪枝与知识蒸馏入门

介绍结构化剪枝与非结构化剪枝 · 以及如何用蒸馏训练一个小模型

模型剪枝知识蒸馏入门

使用STM32Cube.AI进行模型压缩

利用Cube.AI的模型压缩工具 · 设置压缩率并观察对精度的影响

STM32Cube.AI使用

算子融合与图优化

讲解Cube.AI自动执行的算子融合… · 以及如何手动干预优化

算子融合图优化

内存优化策略

In-Place计算与Buffer复… · 调整网络结构以减少RAM占用

内存优化策略In-Place

推理时间优化

时钟配置与DMA传输：配置CPU时钟 · ART加速器 · 使用DMA进行输入/输出数据传输

推理时间优化DMA

使用STM32Cube Monitor进行性能剖析

连接Monitor工具 · 实时查看推理时间 · CPU负载与内存使用

STM32CubeMonitor

多模型管理与动态加载

在单个MCU上部署多个模型 · 实现按需加载与卸载 · 节省Flash空间

多模型管理动态加载

外部Flash与PSRAM扩展

将模型权重存储在外部QSPI Fla… · 使用PSRAM作为推理工作区

双核架构优化

M7+M4协同推理 · 推理放在M7核 · 实现流水线并行

双核架构优化M7+M4

中断与RTOS集成

在FreeRTOS任务中调用AI推理 · 处理中断与推理任务的优先级冲突

传感器数据流水线设计

设计从传感器采集 · 预处理到AI推理的完整数据流 · 使用双缓冲避免数据丢失

传感器数据流水线…设计从传感器采集

断点 · 日志与断言 · 添加日志宏与断言检查

调试技巧断点

常见错误排查

内存溢出与HardFault · 堆溢出导致的HardFault · 使用MPU进行保护

常见错误排查HardFault

输入输出对齐与Endianness · 确保PC与MCU数据一致

精度调试Endianness

性能基准测试与对比

在不同STM32系列（F4/H7/U… · 对比推理时间与功耗

性能基准测试对比

从原型到产品

固件签名与安全部署

从原型到产品固件签名

OTA更新AI模型

设计Bootloader与App分区 · 实现通过无线方式更新模型权重

关键词唤醒（KWS）部署 · 优化实时性

实战案例1KWS

异常检测（Anomaly Detec…

实战案例2Anomaly

课程总结与进阶路径

回顾关键知识点 · 推荐进一步学习资源（TFLite M… · Edge Impulse

课程总结进阶路径