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4. 算能TPU模型转换：FP32、FP16和INT8部署策略

共计 30 章节
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01
课程导入
了解算能TPU的定位 · 模型转换的整体流程 · FP32/FP16/INT8三种精度…
课程导入TPU
02
环境准备
安装算能TPU工具链（如tpu-ml… · bmnet等） · 配置交叉编译环境
环境准备TPU
03
模型格式基础
掌握ONNX · Caffe · TFLite等常见模型格式的特点
模型格式基础ONNX
04
FP32模型转换
使用工具将FP32模型转换为TPU可… · 理解转换参数（如输入形状 · 动态维度）的设置
FP32模型转换
05
FP16模型转换
掌握FP16半精度转换的方法 · 对比FP32与FP16在精度和性能上… · 学会选择合适场景
FP16模型转换
06
INT8量化原理
深入理解对称量化 · 非对称量化 · 校准数据集
INT8量化原理
07
INT8量化流程
使用tpu-mlir进行INT8量化 · 包括校准数据准备 · 量化配置
INT8量化流程
08
精度评估方法
使用工具对比转换前后模型的输出差异 · 计算余弦相似度 · 均方误差等指标
精度评估方法使用工具对比转换…
09
性能调优基础
了解TPU的算力特性 · 通过模型转换参数（如层融合 · 内存分配）优化推理延迟和吞吐量
性能调优基础TPU
10
动态形状支持
处理输入尺寸不固定的模型 · 配置动态维度 · 理解动态shape对性能和内存的影响
动态形状支持处理输入尺寸不固…
11
多模型部署
将多个模型转换为单个bmodel或分… · 实现多模型流水线 · 优化资源利用
多模型部署bmodel
12
模型裁剪与蒸馏
在转换前对模型进行剪枝 · 蒸馏等压缩操作 · 降低INT8量化难度
模型裁剪蒸馏
13
常见转换错误
解析模型转换中常见的错误信息（如算子… · 维度不匹配） · 提供排查思路和解决方案
常见转换错误解析模型转换
14
算子支持与自定义
了解算能TPU支持的算子列表 · 对于不支持的算子如何通过拆分 · 替换或自定义算子实现
算子支持自定义
15
量化感知训练
介绍在训练阶段模拟量化（QAT）的方… · 与后训练量化（PTQ）对比 · 提升INT8模型精度
量化感知训练QAT
16
校准数据集构建
如何选择具有代表性的校准数据 · 数量 · 多样性对量化效果的影响
校准数据集构建如何选择具有代表…
17
混合精度策略
在同一模型中混合使用FP32 · FP16和INT8层 · 根据敏感度分配精度
混合精度策略FP32
18
部署框架集成
将转换后的bmodel集成到算能SD… · TensorRT-like）中 · 编写推理代码
部署框架集成bmodel
19
端侧部署实战
以图像分类模型为例 · 从PyTorch模型到INT8 bm… · 再到开发板运行的完整实战演练
端侧部署实战以图像分类模型为…
20
目标检测模型转换
以YOLOv5为例 · 处理检测头的特殊结构 · 完成FP16和INT8转换
目标检测模型转换YOLOv5
21
语义分割模型转换
以UNet或DeepLab为例 · 处理上采样层和跳跃连接 · 评估INT8量化对分割精度的影响
语义分割模型转换UNet
22
NLP模型转换
以BERT为例 · 处理动态序列长度和Embedding… · 实现FP16和INT8转换
NLP模型转换
23
性能基准测试
使用算能提供的性能测试工具 · 测量不同精度下的FPS · 延迟
性能基准测试使用算能提供的性…
24
内存与带宽优化
分析模型转换后的内存占用 · 通过调整缓存 · 批处理大小等优化内存带宽利用率
内存带宽优化
25
多线程与异步推理
在部署代码中实现多线程或异步推理 · 提高TPU利用率 · 降低单次推理延迟
多线程异步推理
26
模型版本管理
建立模型转换的版本控制流程 · 记录转换参数 · 量化配置和精度结果
模型版本管理建立模型转换的版…
27
自动化转换流水线
编写脚本自动化完成从原始模型到bmo… · 评估和部署 · 提高工作效率
自动化转换流水线bmo
28
常见问题与调试
汇总转换和部署中的高频问题（如精度下… · 崩溃 · 性能差）
常见问题调试
29
案例综合实战
综合运用所学知识 · 完成一个从模型训练到INT8部署的完… · 并输出性能报告
案例综合实战综合运用所学知识
30
课程总结与进阶
回顾核心知识点 · 展望TPU模型转换的新技术（如稀疏化 · 低比特）
课程总结进阶