VIP20
本课程属于：048-GD32国产MCU TinyML部署与工业节点 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

8. GD32 TinyML内存优化：RAM、Flash和模型体积控制

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
了解GD32微控制器在TinyML中… · 明确内存优化的必要性和课程学习目标
课程导入GD32
02
GD32硬件内存架构
深入理解GD32的Flash · SRAM · 寄存器映射及总线结构
GD32硬件内存架构
03
TinyML模型基础
掌握神经网络模型的基本组成（权重 · 激活 · 中间张量）及其在MCU上的存储方式
TinyML模型基础
04
模型体积与内存的关系
分析模型参数量 · 算子类型 · 量化精度对RAM和Flash占用的影…
模型体积内存的关系
05
模型量化入门
学习将FP32模型转换为INT8或I…
模型量化入门FP32
06
量化感知训练
掌握如何在训练阶段模拟量化误差 · 提升低精度模型在GD32上的推理精度
量化感知训练掌握如何
07
权重剪枝与稀疏化
学习剪枝算法（结构化/非结构化）以及…
权重剪枝稀疏化
08
知识蒸馏
通过教师-学生网络压缩模型 · 在保持精度的同时减小模型体积和内存占…
知识蒸馏通过教师
09
模型结构优化
选择适合MCU的轻量级网络（如Mob… · TinyML专用网络）并调整超参数
模型结构优化MCU
10
算子融合与图优化
理解算子融合（如Conv+BN）如何… · 降低RAM峰值
算子融合图优化
11
内存复用技术
学习如何通过内存池 · 张量生命周期分析实现激活内存的复用
内存复用技术学习如何通过内存…
12
Flash存储优化
使用模型压缩 · 权重共享 · 查表法等方法减少Flash占用
Flash存储优化
13
RAM动态分配策略
在GD32上实现静态内存分配与动态内… · 避免碎片化
RAM动态分配策略
14
推理引擎选择
对比TensorFlow Lite… · CMSIS-NN · Cube.AI等框架在GD32上的内…
推理引擎选择TensorFlow
15
CMSIS-NN优化
利用ARM Cortex-M内核的D… · 同时降低内存访问
CMSIS-NN优化
16
GD32特定优化
利用GD32的缓存 · DMA和硬件加速器（如有）优化数据搬…
GD32特定优化
17
模型转换与部署流程
从训练到生成C数组的完整流程 · 包括量化 · 转换
模型转换部署流程
18
内存分析工具
使用编译器映射文件 · IDE调试器 · 静态分析工具定位RAM和Flash使…
内存分析工具使用编译器映射文…
19
性能与内存权衡
在推理速度 · 功耗和内存占用之间找到平衡点 · 制定优化策略
性能内存权衡
20
案例实战
在GD32上部署一个图像分类模型（如… · 优化其RAM和Flash占用
案例实战GD32
21
案例实战
部署关键词唤醒（KWS）模型 · 重点优化音频特征提取和模型推理的内存
案例实战KWS
22
案例实战
部署异常检测模型（如振动分析） · 处理多传感器数据流的内存管理
案例实战部署异常检测模型
23
常见问题
模型无法加载或Flash溢出 · 如何通过模型压缩和分段加载解决
常见问题Flash
24
常见问题
推理时RAM溢出 · 如何通过调整批大小 · 减少中间张量
常见问题RAM
25
常见问题
量化后精度下降 · 如何通过混合量化 · 校准数据集和量化感知训练恢复精度
常见问题量化后精度下降
26
常见问题
内存碎片化导致运行不稳定 · 如何设计固定大小内存池和对象池
常见问题内存碎片化导致运…
27
综合提升
构建一个内存优化工作流 · 从模型设计到部署的自动化评估和迭代
综合提升构建一个内存优化…
28
综合提升
多模型共存时的内存管理 · 如何动态加载和卸载模型以节省RAM
综合提升多模型共存时的内…
29
综合提升
边缘端持续学习中的内存优化 · 如何增量更新模型而不增加Flash负…
综合提升边缘端持续学习
30
课程总结
回顾关键优化技术 · 提供进一步学习资源和实战建议 · 完成最终项目挑战
课程总结回顾关键优化技术