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2. TinyML Profiling方法：推理链路拆分与耗时定位

共计 30 章节

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TinyML Profiling的意… · 学习目标 · 课程整体框架与适用人群

课程导入TinyML

TinyML基础回顾

嵌入式设备 · 微控制器 · 神经网络推理的基本流程与资源约束

TinyML基础回顾

Profiling核心概念

耗时 · 吞吐量 · 延迟

Profiling核心概念

推理链路全景

从输入预处理 · 模型加载 · 算子执行到后处理的完整链路拆解

推理链路全景从输入预处理

Profiling工具概览

常见TinyML Profiling… · TensorFlow Lite Mi… · CMSIS-NN等）的功能与适用场景

Profiling工具概览

如何配置硬件 · 软件环境以及必要的调试接口（JTAG · SWD

环境搭建如何配置硬件

时间戳与计时方法

在MCU上获取高精度时间戳的方法（D… · SysTick · 定时器）及其精度对比

时间戳计时方法

推理链路拆分方法

将推理过程划分为阶段（预处理 · 模型推理 · 后处理）并分别计时的策略

推理链路拆分方法将推理过程划分为…

算子级Profiling

如何定位每个算子（卷积 · 池化 · 全连接等）的耗时与资源消耗

Profiling算子级

内存Profiling

静态内存 · 动态内存 · 张量内存的分配与峰值内存的测量方法

Profiling内存

能耗Profiling

使用电流探头 · 能量监测芯片或软件估算模型推理的能耗

Profiling能耗

Profiling数据采集

如何通过串口 · 文件系统或调试接口导出Profili…

Profiling数据采集

数据可视化与分析

使用Python · Excel或专用工具对Profili…

数据可视化分析

基于STM32F4系列运行TFLit… · 完成端到端Profiling流程

案例实战STM32F4

基于ESP32-S3运行TinyML… · 分析Wi-Fi/蓝牙对推理耗时的影响

案例实战ESP32-S3

使用Arduino Nano 33…

案例实战Arduino

在Cortex-M0+低端MCU上P… · 理解资源受限下的性能瓶颈

案例实战Cortex-M0+

常见瓶颈识别

如何从Profiling数据中识别计… · 内存瓶颈 · 数据搬运等典型问题

常见瓶颈识别Profiling

优化策略入门

基于Profiling结果 · 介绍量化 · 剪枝

优化策略入门Profiling

Profiling与调试结合

如何利用Profiling数据辅助定…

Profiling调试结合

自动化Profiling脚本

编写Python脚本批量运行推理并自… · 生成报告

Profiling自动化

多模型对比Profiling

在同一硬件上对比不同模型或不同优化版…

Profiling多模型对比

实时性分析

如何评估推理延迟的抖动 · 最坏情况执行时间（WCET）与实时性…

实时性分析如何评估推理延迟…

Profiling的局限性

测量开销 · 工具误差 · 环境干扰等对Profiling结果的…

Profiling的局限性

硬件加速器Profiling

NPU · DSP等硬件加速单元在TinyML中…

Profiling硬件加速器

操作系统与RTOS下的Profiling

在FreeRTOS等环境下如何准确测…

设计一个完整的TinyML应用（如关… · 从Profiling到优化再到验证的…

综合实战TinyML

常见问题与解决方案

Profiling数据不准确 · 计时器溢出 · 内存测量干扰等问题的排查

常见问题解决方案

回顾核心知识点 · Profiling方法论 · 工具链与最佳实践

课程总结回顾核心知识点

综合考核与进阶方向

设计一个Profiling实验并撰写… · 探讨TinyML Profiling…

综合考核进阶方向