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CMSIS-NN q7 q15 int8卷积kernel性能对比

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程结构
课程导入学习目标
02
嵌入式神经网络基础
卷积神经网络基本概念 · 卷积运算原理 · 量化基础（q7/q15/int8格式…
嵌入式神经网络基…卷积神经网络基本…
03
CMSIS-NN框架概览
CMSIS-NN架构 · 主要模块 · 支持的数据类型
CMSIS-NN框架概览
04
q7格式详解
q7定点数表示 · 范围 · 精度
q7格式详解
05
q15格式详解
q15定点数表示 · 范围 · 精度
q15格式详解
06
int8格式详解
int8量化原理 · 对称/非对称量化 · 缩放因子与零点
int8格式详解
07
卷积kernel实现原理
CMSIS-NN中卷积kernel的… · 数据复用 · 内存布局优化
kernel卷积
08
性能对比方法论
性能指标（周期数 · 吞吐量 · 内存占用）
性能对比方法论性能指标
09
q7卷积kernel实现
arm_convolve_q7源码解… · 关键优化技巧（如im2col · 矩阵乘法）
q7kernel
10
q15卷积kernel实现
arm_convolve_q15源码… · 与q7实现的差异 · 精度与速度权衡
q15kernel
11
int8卷积kernel实现
arm_convolve_s8源码解… · 量化参数处理 · 微架构优化
int8kernel
12
性能对比实验设计
设计公平对比实验 · 控制变量 · 数据准备（随机输入
性能对比实验设计设计公平对比实验
13
实验环境搭建
使用STM32F4/F7/H7或Co… · 编译选项（-O3 · -mcpu）
实验环境搭建STM32F4/F7/H…
14
性能数据采集
使用DWT周期计数器 · CMSIS-RTOS时间戳 · 性能分析工具（如Arm Cycle模…
性能数据采集DWT
15
q7 vs q15性能对比
相同网络结构下周期数 · 内存占用 · 精度损失对比
q7vs
16
q7 vs int8性能对比
量化误差 · 计算效率 · 硬件支持（如DSP指令）对比
q7vs
17
q15 vs int8性能对比
精度与速度的权衡 · 适用场景建议
q15vs
18
影响性能的关键因素
数据位宽 · 内存带宽 · 缓存命中率
影响性能的关键因…数据位宽
19
优化技巧实战
使用arm_q7_to_q15转换 · 预加重排 · 双缓冲
优化技巧实战arm
20
案例实战
在Cortex-M4上部署一个简单C… · 分别用q7/q15/int8卷积实现 · 测量性能
案例实战Cortex-M4
21
案例实战
在Cortex-M7上部署Mobil… · 对比三种格式的推理延迟与精度
案例实战Cortex-M7
22
常见问题与调试
数据溢出 · 量化误差累积 · 内存对齐问题
常见问题调试
23
性能调优工具
使用CMSIS-NN的profili… · Arm Compiler的优化报告 · PerfCounter
性能调优工具CMSIS-NN
24
与CMSIS-NN其他卷积函数对比
如arm_convolve_HWC_… · arm_convolve_1x1等 · 理解不同kernel的适用性
CMSIS-NN其他卷积函数对比
25
硬件特性对性能的影响
Cortex-M3/M4/M7/M3… · DSP扩展 · FPU
硬件特性对性能的…Cortex-M3/M4…
26
量化精度与性能的平衡
如何选择合适的数据类型 · 混合精度策略 · 量化感知训练
量化精度性能的平衡
27
综合项目
设计一个完整的嵌入式图像分类系统 · 要求对比三种格式的卷积性能并给出选型…
综合项目设计一个完整的嵌…
28
性能优化进阶
使用CMSIS-NN的调度器 · 多核并行（如Cortex-M7双核） · 外部内存访问优化
性能优化进阶CMSIS-NN
29
未来趋势与扩展
CMSIS-NN新版本特性 · 其他嵌入式NN库（如TensorFl…
未来趋势扩展
30
课程总结与考核
核心知识点回顾 · 性能对比决策树 · 实战考核任务（独立完成性能对比报告）
课程总结考核