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NXP eIQ在i.MX RT平台上的推理加速实战

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · 适用硬件与软件环境

课程导入学习目标

i.MX RT平台概述

i.MX RT系列MCU的架构特点 · Cortex-M内核 · 片内SRAM与外部存储

eIQ机器学习工具套件的组成 · 工作流程 · 支持的推理引擎（如Glow

开发环境搭建

安装MCUXpresso SDK · 配置eIQ工具包 · 设置交叉编译工具链

开发环境搭建MCUXpresso

模型转换与量化基础

理解浮点模型到定点模型的转换 · 量化原理（动态/静态量化） · INT8/INT16精度与性能权衡

模型转换量化基础

eIQ模型转换工具实战

使用eIQ Model Tool将T… · 并生成适合i.MX RT的量化模型

eIQ模型转换工具实战

TensorFlow Lite Micro集成

在i.MX RT上部署TFLite… · 内存分配策略 · 算子支持与限制

Glow编译器加速

Glow的图优化 · 内存规划 · 代码生成流程

Glow编译器加速

ARM CMSIS-NN库的卷积 · 池化 · 全连接等算子优化

推理引擎选择策略

对比TFLite Micro · Glow · CMSIS-NN在i.MX RT上的…

推理引擎选择策略TFLite

内存优化与布局

SRAM分区 · DMA传输 · 张量内存复用

内存优化布局

多核与并行加速

利用i.MX RT的DSP协处理器或…

多核并行加速

图像分类实战

部署MobileNet或ResNet… · 实现实时图像分类 · 并测量帧率与延迟

图像分类实战MobileNet

物体检测实战

使用SSD或YOLO轻量模型 · 在i.MX RT上实现目标检测 · 处理边界框输出与后处理优化

物体检测实战SSD

语音关键词识别实战

部署KWS模型（如DS-CNN）到i… · 实现麦克风输入实时识别 · 优化音频预处理

语音关键词识别实…KWS

异常检测与传感器数据分类实战

基于IMU或振动数据的异常检测模型部… · 实现边缘端实时推理

异常检测传感器数据分类实…

模型压缩与剪枝

在eIQ工作流中应用剪枝 · 权重共享 · 知识蒸馏

模型压缩剪枝

推理性能分析工具

使用eIQ Performance… · MCUXpresso Profile… · 硬件计数器测量推理时间

推理性能分析工具eIQ

常见性能瓶颈与调优

识别算子瓶颈 · 内存访问冲突 · 缓存未命中

常见性能瓶颈调优

电源与热管理

在推理加速中平衡功耗与性能 · 使用低功耗模式 · 动态电压频率调整（DVFS）策略

电源热管理

模型部署与OTA更新

将量化模型打包进固件 · 实现远程模型更新 · 确保推理应用的可持续迭代

OTA模型部署

调试与错误处理

常见部署错误（如内存溢出 · 算子不支持 · 精度下降）的诊断与解决方案

调试错误处理

案例综合实战

从模型训练到i.MX RT部署的完整… · 包括数据准备 · 训练

案例综合实战i.MX

边缘AI与云协同

在i.MX RT上实现本地推理与云端… · 设计端云架构

安全与可靠性

模型加密 · 防篡改 · 推理结果校验

安全可靠性

RTOS与推理集成

在FreeRTOS或Zephyr上集… · 实现多任务调度与实时性保证

RTOS推理集成

使用NPU（如i.MX RT系列中的… · 探索极致推理性能

高级优化NPU

设计一个完整的智能门锁或工业监测系统 · 集成摄像头/传感器 · 推理

项目实战设计一个完整的智…

常见问题FAQ

汇总学员在部署中遇到的典型问题 · 如模型转换失败 · 精度损失

FAQ常见问题

课程总结与进阶路径

回顾核心知识点 · 推荐进一步学习资源（如NXP官方文档 · 社区

课程总结进阶路径