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STM32H7端侧AI性能基准测试与验收方法

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程大纲 · 端侧AI性能测试的意义与挑战
课程导入学习目标
02
STM32H7硬件架构概览
Cortex-M7内核 · 缓存 · TCM
STM32H7硬件架构概览
03
端侧AI基础概念
模型推理 · 算子 · 量化
AI端侧
04
AI框架与工具链
STM32Cube.AI · TensorFlow Lite Mi… · ONNX Runtime等工具的选择…
AI框架
05
基准测试方法论
性能指标定义（推理时间 · 帧率 · 功耗
基准测试方法论性能指标定义
06
测试环境搭建
硬件准备（开发板 · 调试器 · 电源）
测试环境搭建硬件准备
07
模型准备与转换
从训练模型到嵌入式部署的格式转换流程…
模型准备转换
08
量化技术基础
浮点 · 动态量化 · 全整数量化对性能与精度的影响
量化技术基础浮点
09
STM32Cube.AI工具实战
模型导入 · 分析 · 生成代码
STM32Cube.AI工具实战
10
基准测试代码编写
使用计时器 · DWT或SysTick实现高精度时间…
基准测试代码编写使用计时器
11
内存性能测试
RAM/Flash占用分析 · 内存带宽对推理速度的影响
内存性能测试RAM/Flash
12
功耗测试方法
使用电流探头 · 功率分析仪测量不同负载下的功耗
功耗测试方法使用电流探头
13
多模型基准测试
图像分类 · 目标检测 · 语音识别等典型模型的测试案例
多模型基准测试图像分类
14
性能优化初步
编译器优化选项 · 循环展开 · 内存对齐等基础优化手段
性能优化初步编译器优化选项
15
缓存优化策略
利用TCM · 配置Cache策略 · 避免cache thrashing
缓存优化策略TCM
16
算子优化与加速
使用CMSIS-DSP · CMSIS-NN库提升卷积 · 全连接等算子性能
算子优化加速
17
并行与多线程
利用STM32H7双核（M7+M4）…
并行多线程
18
基准测试自动化
编写脚本批量运行测试 · 自动记录结果 · 生成报告
基准测试自动化编写脚本批量运行…
19
验收标准制定
根据应用需求设定性能阈值（如实时性 · 功耗预算）与验收流程
验收标准制定根据应用需求设定…
20
案例实战
图像分类模型（如MobileNet）…
案例实战MobileNet
21
案例实战
目标检测模型（如YOLO Tiny）…
案例实战YOLO
22
案例实战
语音唤醒词模型（如KWS）的延迟与功…
案例实战KWS
23
常见问题诊断
推理结果错误 · 性能远低于预期 · 内存溢出等问题的排查方法
常见问题诊断推理结果错误
24
性能对比分析
不同优化策略（量化 · 算子替换 · 缓存配置）的横向对比
性能对比分析不同优化策略
25
精度与性能权衡
量化后精度损失评估 · 混合量化策略
精度性能权衡
26
测试数据与结果可视化
使用串口 · 文件系统或上位机展示性能数据
测试数据结果可视化
27
验收报告撰写
包含测试环境 · 方法 · 数据
验收报告撰写包含测试环境
28
综合实战
设计一个完整的端侧AI性能测试项目 · 从需求分析到验收交付
综合实战AI
29
前沿与扩展
NPU · 外部加速器 · 边缘AI发展趋势对STM32H7测试…
前沿扩展
30
课程总结与考核
核心知识回顾 · 常见误区 · 综合测试题与项目答辩
课程总结考核