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《Edge AI功耗剖析报告解读与优化决策实战》
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Edge AI功耗剖析报告解读与优化决策实战
共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Edge AI功耗优化的价值与挑战
课程导入
学习目标
02
Edge AI基础
边缘计算与AI推理的基本概念 · 典型硬件平台(NPU/GPU/DSP…
Edge
AI
03
功耗剖析基础
功耗定义 · 单位 · 测量方法(硬件仪表
功耗剖析基础
功耗定义
04
功耗剖析报告结构
报告常见章节 · 数据字段 · 指标含义(平均功耗
功耗剖析报告结构
报告常见章节
05
关键功耗指标
动态功耗 · 静态功耗 · 漏电流
关键功耗指标
动态功耗
06
测量工具与平台
主流功耗分析工具(如JouleSco… · PowerMon · TegraProfiler
测量工具
平台
07
报告数据采集方法
如何设计功耗测试场景 · 设置采样率 · 控制变量
报告数据采集方法
如何设计功耗测试…
08
数据预处理与清洗
异常值处理 · 数据平滑 · 时间对齐
数据预处理
清洗
09
功耗剖析报告解读流程
从原始数据到洞察的步骤 · 包括趋势分析 · 瓶颈识别
功耗剖析报告解读…
从原始数据到洞察…
10
模型层功耗分析
不同神经网络结构(CNN/Trans… · 算子级功耗剖析
模型层功耗分析
CNN/Trans
11
硬件层功耗分析
内存访问 · 计算单元利用率 · 数据搬运
硬件层功耗分析
内存访问
12
软件层功耗分析
操作系统调度 · 驱动 · 运行时库
软件层功耗分析
操作系统调度
13
功耗与性能权衡
延迟 · 吞吐量 · 精度与功耗的权衡方法
功耗
性能权衡
14
功耗优化策略总览
算法优化 · 硬件加速 · 动态电压频率调节(DVFS)
功耗优化策略总览
算法优化
15
模型压缩与功耗
剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型压缩
功耗
16
高效网络架构设计
MobileNet · EfficientNet · SqueezeNet等轻量级网络在E…
高效网络架构设计
MobileNet
17
推理引擎优化
算子融合 · 内存复用 · 图优化
推理引擎优化
算子融合
18
硬件加速器利用
NPU/DSP/GPU的编程模型 · 数据布局 · 指令调度对功耗的影响
硬件加速器利用
NPU/DSP/GPU
19
动态功耗管理
DVFS · 动态电源管理(DPM) · 自适应工作负载预测与功耗调节实战
动态功耗管理
DVFS
20
案例实战
基于树莓派/手机/嵌入式设备的图像分…
案例实战
基于树莓派
21
案例实战
视频流处理(目标检测)在Edge设备…
案例实战
Edge
22
案例实战
语音唤醒词检测的功耗剖析与低功耗实现
案例实战
语音唤醒词检测的…
23
案例实战
多模型流水线(如检测+跟踪)的功耗剖…
案例实战
多模型流水线
24
常见问题与陷阱
测量误差 · 环境温度影响 · 电池供电波动
常见问题
陷阱
25
功耗剖析报告撰写
如何生成清晰 · 可复现 · 有洞察力的功耗报告
功耗剖析报告撰写
如何生成清晰
26
优化决策框架
基于剖析结果制定优化优先级 · 评估收益/成本 · 选择合适优化技术
优化决策框架
基于剖析结果制定…
27
自动化与持续优化
将功耗剖析集成到CI/CD流程 · 自动化回归测试与功耗监控
自动化
持续优化
28
前沿趋势
新型存储(如MRAM) · 近内存计算 · 可重构加速器
前沿趋势
MRAM
29
综合项目
从零开始对一个Edge AI应用进行… · 优化 · 再评估
综合项目
Edge
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 推荐工具与学习资源
课程总结
进阶路径
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