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TinyML模型在Arm Ethos-U上的部署与调优教程

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与Arm Ethos-U… · 学习目标 · 课程整体框架与实战项目预览
课程导入TinyML
02
TinyML基础
嵌入式机器学习的概念 · 典型应用场景 · 资源约束与挑战
TinyML嵌入式机器学习的…
03
Arm Ethos-U架构概览
Ethos-U55与U65的硬件架构 · 计算单元 · 内存层次与关键性能指标
ArmEthos-U
04
开发环境搭建
安装Arm虚拟硬件 · Ethos-U NPU软件库 · CMSIS-NN
开发环境搭建Arm
05
模型量化基础
量化原理 · 动态与静态量化 · INT8/INT16量化对模型精度和…
模型量化基础量化原理
06
模型转换流程
将Keras/PyTorch模型转换… · 并适配Ethos-U的算子支持
模型转换流程Keras/PyTorc…
07
Vela编译器入门
Vela的作用 · 安装配置 · 命令行用法
Vela编译器入门
08
Vela优化选项详解
内存规划 · 算子融合 · 权重压缩
Vela优化选项详解
09
算子支持与映射
Ethos-U支持的算子列表 · 不支持的算子处理 · 自定义算子实现方法
算子支持映射
10
模型部署到Arm虚拟硬件
使用Vela编译后的模型在Ethos… · 验证输出正确性
Arm模型部署到
11
性能分析工具
使用Arm Cycle Model · Ethos-U性能分析器 · TensorFlow Lite Pr…
性能分析工具Arm
12
内存优化技巧
张量生命周期管理 · 内存复用 · 权重布局优化
内存优化技巧张量生命周期管理
13
模型调优策略
量化感知训练 · 剪枝 · 蒸馏
模型调优策略量化感知训练
14
案例实战
图像分类模型（MobileNetV2…
案例实战MobileNetV2
15
案例实战
关键词唤醒模型（DS-CNN）在Et…
案例实战DS-CNN
16
案例实战
异常检测模型（Autoencoder…
案例实战Autoencoder
17
多模型与多任务
在Ethos-U上同时部署多个模型 · 资源分配与调度策略
多模型多任务
18
与CMSIS-NN协同
利用CMSIS-NN优化CPU算子 · 与NPU协同工作提升整体性能
CMSIS-NN协同
19
调试与验证
使用Arm调试器 · 日志输出 · 模型输出比对
调试验证
20
性能瓶颈分析
识别计算瓶颈 · 内存瓶颈 · 数据搬运瓶颈
性能瓶颈分析识别计算瓶颈
21
功耗优化
降低NPU频率 · 优化数据流 · 减少激活计算
功耗优化NPU
22
模型精度恢复
量化后精度下降的诊断与恢复方法 · 包括混合量化 · 敏感层分析
模型精度恢复量化后精度下降的…
23
自动化调优流程
编写脚本批量测试不同量化配置 · Vela参数 · 自动寻找最优方案
自动化调优流程编写脚本批量测试…
24
边缘端推理框架集成
将Ethos-U部署集成到Tenso… · CMSIS-Pack或自定义RTOS…
边缘端推理框架集…Ethos-U
25
常见问题与解决方案
算子不支持 · 内存溢出 · 性能不达标
常见问题解决方案
26
进阶
自定义算子开发
进阶自定义算子开发
27
进阶
模型压缩与硬件协同设计：结合剪枝 · 量化与Ethos-U特性进行端到端协…
进阶模型压缩
28
综合实战
端到端项目——从数据集准备 · 模型训练 · 量化
综合实战端到端项目
29
性能基准与对比
在不同Ethos-U配置下对比模型性… · 理解硬件参数对性能的影响
性能基准对比
30
课程总结与未来展望
回顾核心知识点 · 探讨TinyML与Ethos-U的发… · 推荐进阶学习资源
课程总结未来展望