VIP20
本课程属于：010-TinyML模型剪枝与稀疏化 工业控制与工业互联网 · 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

TinyML稀疏矩阵存储格式与推理收益分析

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
TinyML概述 · 稀疏矩阵在边缘推理中的重要性 · 课程目标与学习路径
课程导入TinyML
02
稀疏矩阵基础
稀疏性定义 · 稀疏度计算 · 常见稀疏模式（结构化/非结构化）及其…
稀疏矩阵基础稀疏性定义
03
TinyML硬件约束
微控制器内存/计算限制 · 存储层次 · 稀疏性带来的潜在收益与挑战
TinyML硬件约束
04
稀疏矩阵存储格式概览
COO · CSR · CSC
稀疏矩阵存储格式…COO
05
COO格式详解
存储结构 · 索引开销 · 适用场景
COO格式详解
06
CSR格式详解
行指针 · 列索引 · 数值数组
CSR格式详解
07
CSC格式详解
列压缩原理 · 与CSR的对称性 · 在列访问场景下的优势
CSC格式详解
08
ELL格式详解
固定行宽存储 · 填充开销 · 适合GPU/向量化
ELL格式详解
09
BSR格式详解
块稀疏存储 · 块大小选择 · 对缓存友好性及推理加速潜力
BSR格式详解
10
其他格式
DIA · JDS · CSR5等高级格式简介及在TinyM…
其他格式DIA
11
格式选择决策框架
根据稀疏模式 · 硬件特性 · 算子类型选择最优存储格式
格式选择决策框架根据稀疏模式
12
稀疏矩阵与神经网络推理
全连接层 · 卷积层 · 注意力机制中的稀疏性利用
稀疏矩阵神经网络推理
13
稀疏卷积实现
im2col+GEMM · 直接卷积 · 稀疏卷积算法对比与存储格式适配
稀疏卷积实现im2col+GEMM
14
稀疏全连接层推理
CSR/COO下的矩阵向量乘（SpM…
稀疏全连接层推理CSR/COO
15
稀疏注意力机制
Transformer在TinyML…
稀疏注意力机制Transformer
16
推理收益量化指标
内存节省 · 计算量减少 · 延迟改善
推理收益量化指标内存节省
17
收益分析实验设计
基准测试方法 · 对比不同格式在真实TinyML硬件上…
收益分析实验设计基准测试方法
18
案例实战
基于TinyML的图像分类模型（如M…
案例实战TinyML
19
案例实战
关键词唤醒（KWS）模型中的稀疏RN…
案例实战KWS
20
案例实战
异常检测传感器数据中的稀疏矩阵应用与…
案例实战异常检测传感器数…
21
工具链与框架
TensorFlow Lite Mi… · CMSIS-NN · TVM等对稀疏矩阵的支持
工具链框架
22
模型剪枝与稀疏化训练
结构化剪枝 · 非结构化剪枝 · 稀疏正则化方法
模型剪枝稀疏化训练
23
量化与稀疏协同
混合精度 · 稀疏+量化对存储和计算的影响
量化稀疏协同
24
编译优化与代码生成
针对稀疏格式的循环展开 · 寄存器阻塞 · 自动调优
编译优化代码生成
25
常见问题与调试
稀疏格式转换错误 · 索引越界 · 性能不升反降的原因分析
常见问题调试
26
性能调优实战
使用性能分析工具定位瓶颈 · 优化稀疏内核代码
性能调优实战使用性能分析工具…
27
前沿进展
自适应稀疏格式 · 学习型稀疏 · 硬件-软件协同设计
前沿进展自适应稀疏格式
28
综合项目
从预训练模型到稀疏化 · 格式选择 · 推理部署的完整流程
综合项目从预训练模型到稀…
29
课程总结
核心知识点回顾 · 最佳实践 · 常见误区与未来趋势
课程总结核心知识点回顾
30
结课考核
综合测试题 · 项目答辩与课程反馈
结课考核综合测试题