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CMSIS-NN深度学习kernel在DSP扩展上的性能提升

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · CMSIS-NN与DSP扩展的定位

课程导入学习目标

嵌入式深度学习基础

神经网络推理流程 · 量化模型（int8/int16） · 算子类型（卷积

嵌入式深度学习基…神经网络推理流程

CMSIS-NN框架概览

CMSIS-NN的架构 · 目录结构 · kernel分类

CMSIS-NN框架概览

DSP扩展基础

ARM Cortex-M DSP扩展… · 饱和运算 · MAC）

DSP扩展基础

性能评估方法

Cycle计数 · Profiling工具（ARM DS · Keil

性能评估方法Cycle

数据布局与内存优化

NHWC vs NCHW · 张量内存对齐 · DMA与缓存（TCM）

数据布局内存优化

卷积kernel优化基础

直接卷积 · im2col · 矩阵乘法（GEMM）方法

DSP指令在卷积中的应用

SIMD并行处理多通道 · 饱和加减法 · 乘累加（MLA）指令

深度可分离卷积优化

深度卷积（depthwise）与逐点… · 内存复用 · 计算拆分

深度可分离卷积优…depthwise

池化与激活函数优化

最大池化 · 平均池化的SIMD实现 · ReLU/ReLU6的快速实现

池化激活函数优化

全连接层优化

矩阵向量乘的DSP加速 · 权重重排 · 输出量化

全连接层优化DSP

量化与反量化优化

量化参数（scale/zero po… · requantization实现 · DSP指令加速

量化反量化优化

CMSIS-NN现有kernel分析

源码解析（如arm_convolve… · 性能瓶颈识别 · 优化空间

DSP扩展性能提升案例

以Cortex-M7/M55为例 · 对比优化前后cycle数 · 加速比

DSP扩展性能提升案例

汇编级优化

内联汇编与汇编文件编写 · 寄存器分配 · 指令调度

汇编级优化内联汇编

循环优化技术

循环展开 · 循环拆分 · 循环合并

循环优化技术循环展开

数据预取与内存带宽优化

预取指令 · 双缓冲 · DMA传输

数据预取内存带宽优化

多核与并行处理

Cortex-M55的Helium（… · 与DSP扩展的协同 · 并行kernel设计

多核并行处理

编译器优化与内建函数

使用ARM Compiler的优化选… · CMSIS-DSP内建函数（如__S… · Intrinsics编程

编译器优化内建函数

性能调优工具与实践

使用Cycle Counter · Trace · Profiler定位热点

性能调优工具Cycle

常见性能陷阱

内存未对齐 · 数据依赖 · 分支预测失败

常见性能陷阱内存未对齐

基于Cortex-M7的卷积层优化 · 逐步提升性能

案例实战Cortex-M7

基于Cortex-M55（Heliu…

案例实战Cortex-M55

端到端模型部署 · 并评估整体性能

案例实战端到端模型部署

性能与精度权衡

优化过程中如何保持模型精度 · 量化误差控制 · 混合精度策略

性能精度权衡

测试与验证

单元测试 · 回归测试 · 数值一致性验证

CMSIS-NN版本演进与最新特性

了解CMSIS-NN 5.x/6.x… · 新增kernel · 对DSP扩展的支持

CMSIS-NN版本演进

设计一个完整的图像分类应用（如CIF… · 使用CMSIS-NN在DSP扩展上实… · 达到实时性要求

综合项目CIF

常见问题与解决方案

编译错误 · 链接错误 · 性能不达标

常见问题解决方案

课程总结与进阶方向

回顾核心知识点 · 推荐学习资源 · 未来趋势（如NPU

课程总结进阶方向