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8. 座舱NPU推理部署：模型转换、量化和多任务调度

共计 30 章节
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01
课程导入
座舱NPU推理部署的行业背景 · 学习目标 · 课程整体框架与实战项目预览
课程导入NPU
02
座舱计算平台与NPU基础
智能座舱硬件架构 · NPU工作原理 · 算力指标（TOPS）及与CPU/GP…
NPU座舱计算平台
03
推理部署流程概览
从训练到部署的完整链路 · 包括模型导出 · 转换
推理部署流程概览从训练到部署的完…
04
模型转换基础
ONNX · TensorFlow · PyTorch等格式转换
模型转换基础ONNX
05
座舱NPU工具链入门
主流座舱NPU（如高通Hexagon · 地平线征程 · 瑞萨等）的SDK
NPU座舱
06
模型转换实战
将PyTorch/TensorFlo… · 再转换为NPU专用格式（如DLC · bin
模型转换实战PyTorch/Tens…
07
模型转换常见问题
算子不支持 · 动态维度 · 精度损失
模型转换常见问题算子不支持
08
量化基础
量化原理（FP32→INT8/INT… · 对称/非对称量化 · 量化感知训练（QAT）与训练后量化（…
量化基础FP32
09
量化误差分析与调优
量化对模型精度的影响 · 评估方法 · 混合精度量化与敏感层分析
量化误差分析调优
10
量化实战
使用工具链对模型进行PTQ和QAT · 对比量化前后精度与性能 · 并优化量化参数
量化实战PTQ
11
模型优化与压缩
剪枝 · 蒸馏 · 低秩分解等模型压缩技术
模型优化压缩
12
NPU推理引擎与运行时
推理引擎（如TFLite · ONNX Runtime · 自研RT）的配置
NPU推理引擎
13
多任务调度基础
座舱多任务场景（多摄像头 · 语音 · 导航
多任务调度基础座舱多任务场景
14
多任务调度框架
操作系统级调度（Linux · QNX） · NPU驱动
多任务调度框架Linux
15
多任务调度实战
在座舱NPU上同时运行多个推理任务 · 配置优先级 · 资源隔离与并发执行
多任务调度实战NPU
16
性能优化与基准测试
推理延迟 · 吞吐量 · 内存占用
性能优化基准测试
17
端到端部署案例
以驾驶员监控（DMS）为例 · 完成从模型训练到NPU部署的全流程实…
端到端部署案例DMS
18
端到端部署案例
以手势识别或语音唤醒为例 · 展示多模型协同部署与调度
端到端部署案例以手势识别或语音…
19
安全与可靠性
NPU推理中的安全机制 · 故障处理 · 看门狗
安全可靠性
20
系统集成与调试
将NPU推理模块集成到座舱系统 · 处理数据流 · 内存共享
系统集成调试
21
常见问题与解决方案
模型转换失败 · 量化精度下降 · 调度冲突
常见问题解决方案
22
工具链与生态
对比主流座舱NPU工具链（高通 · 地平线 · 瑞萨
工具链生态
23
前沿技术
Transformer模型在座舱NP… · 大语言模型（LLM）的量化与加速 · NPU+NPU异构计算
前沿技术Transformer
24
实战项目
构建一个多任务座舱AI应用（如DMS… · 完成模型转换 · 量化
实战项目AI
25
实战项目
优化一个现有模型的推理性能 · 通过量化 · 算子替换
实战项目优化一个现有模型…
26
综合练习
给定一个座舱场景需求 · 设计完整的NPU部署方案 · 包括模型选择
综合练习给定一个座舱场景…
27
课程总结
回顾核心知识点 · 技能树 · 常见误区与最佳实践
课程总结回顾核心知识点
28
考试与认证
理论测试（概念 · 流程 · 原理）与实操考核（完成一个NPU部署…
考试认证
29
扩展学习
推荐书籍 · · 官方文档
扩展学习推荐书籍
30
结课项目答辩
学员展示自己的座舱NPU部署项目 · 讲师点评与反馈 · 总结学习成果
结课项目答辩NPU