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TinyML推理任务功耗模型构建与调度优化实践

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML概述 · 功耗问题的重要性 · 课程目标与学习路径
课程导入TinyML
02
TinyML基础
微控制器与边缘设备 · 典型推理框架（TensorFlow… · CMSIS-NN）
TinyML微控制器
03
功耗基础
功耗定义 · 动态与静态功耗 · 电压频率调节（DVFS）
功耗基础功耗定义
04
推理任务特征
模型结构（CNN · RNN · Transformer）
推理任务特征CNN
05
功耗模型构建原理
功耗建模方法（基于测量 · 基于性能计数器 · 基于能量估计）
功耗模型构建原理功耗建模方法
06
数据采集与预处理
功耗测量平台搭建 · 采样率选择 · 数据同步
数据采集预处理
07
特征工程
从推理任务中提取功耗相关特征（算子类… · 张量大小 · 内存访问量
特征工程从推理任务
08
功耗模型构建实战
使用线性回归 · 决策树 · 随机森林构建初步功耗模型
功耗模型构建实战使用线性回归
09
高级功耗模型
神经网络功耗预测 · 基于图神经网络的模型 · 迁移学习在功耗建模中的应用
高级功耗模型神经网络功耗预测
10
模型验证与评估
交叉验证 · 误差指标（MAE · RMSE
模型验证评估
11
调度优化基础
调度问题定义 · 目标（功耗 · 延迟
调度优化基础调度问题定义
12
功耗感知调度策略
动态电压频率调度（DVFS） · 任务合并 · 任务迁移
功耗感知调度策略DVFS
13
调度优化算法
启发式算法（贪心 · 遗传 · 粒子群）
调度优化算法启发式算法
14
实时调度与功耗权衡
截止时间约束下的功耗最小化 · 多目标优化（功耗与性能）
实时调度功耗权衡
15
案例实战
基于STM32的TinyML推理功耗…
案例实战STM32
16
案例实战
基于ESP32的端侧语音识别功耗优化…
案例实战ESP32
17
案例实战
基于Raspberry Pi Pic…
案例实战Raspberry
18
工具链与平台
功耗分析工具（PowerMonito… · Joulescope） · 调度仿真器（SimSo
工具链平台
19
操作系统与调度器
FreeRTOS · Zephyr中的功耗管理机制 · 调度器扩展
操作系统调度器
20
模型压缩与功耗
量化 · 剪枝 · 知识蒸馏对功耗的影响及联合优化
模型压缩功耗
21
硬件加速与功耗
NPU · DSP · 硬件加速器对功耗模型的影响及调度适配
硬件加速功耗
22
多任务场景调度
多推理任务并发 · 资源竞争 · 功耗共享与调度策略
多任务场景调度多推理任务并发
23
边缘-云协同调度
任务卸载决策 · 通信功耗与计算功耗权衡 · 协同优化
边缘云协同调度
24
功耗模型的可解释性
特征重要性分析 · 模型可视化 · 辅助调度决策
功耗模型的可解释…特征重要性分析
25
常见问题与调试
功耗测量误差 · 模型过拟合 · 调度不稳定
常见问题调试
26
性能优化技巧
代码优化 · 内存优化 · 算子融合对功耗的影响
性能优化技巧代码优化
27
综合项目
设计一个完整的TinyML功耗模型与… · 从需求分析到部署
综合项目TinyML
28
前沿趋势
自适应功耗管理 · 联邦学习与功耗 · TinyML与可持续计算
前沿趋势自适应功耗管理
29
课程总结
核心知识点回顾 · 技能提升路径 · 常见误区与最佳实践
课程总结核心知识点回顾
30
结业考核
综合测试 · 项目答辩 · 课程反馈与后续学习建议
结业考核综合测试