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HIL验证端侧推理精度损失定位案例

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程适用人群 · HIL验证在端侧AI中的价值与整体学…
课程导入学习目标
02
端侧推理基础
端侧AI芯片架构 · 推理框架（如TFLite · ONNX Runtime
端侧推理基础AI
03
HIL验证概述
HIL（硬件在环）验证的定义 · 流程 · 与纯软件仿真和纯硬件测试的区别
HIL验证概述
04
精度损失类型
量化误差 · 数值溢出 · 算子实现差异
精度损失类型量化误差
05
精度评估指标
余弦相似度 · 欧氏距离 · 最大绝对误差
精度评估指标余弦相似度
06
HIL验证环境搭建
硬件选型 · 软件栈配置 · 数据采集与同步机制
HIL验证环境搭建
07
参考模型构建
使用浮点模型作为基准 · 如何生成参考输出并确保其正确性
参考模型构建使用浮点模型作为…
08
端侧推理部署
模型转换 · 量化 · 编译
端侧推理部署模型转换
09
精度损失定位流程
从整体到局部的分层定位方法 · 包括输入输出对比 · 层间分析
精度损失定位流程从整体到局部的分…
10
数据准备与预处理
测试数据集的选择 · 预处理一致性（归一化 · 裁剪
数据准备预处理
11
算子级对比分析
逐算子比较端侧输出与参考输出 · 定位首个偏差出现的层
算子级对比分析逐算子比较端侧输…
12
量化误差深入
对称/非对称量化 · per-tensor/per-cha… · 量化参数校准对精度的影响
量化误差深入对称
13
数值稳定性问题
浮点运算顺序 · 中间精度（FP16/BF16） · 非确定性算法导致的精度波动
数值稳定性问题浮点运算顺序
14
内存与数据布局
NHWC/NCHW · 内存对齐 · DMA传输
内存数据布局
15
框架差异排查
不同推理框架（如TFLite与PyT…
框架差异排查TFLite
16
硬件特性影响
NPU/GPU/DSP的算子实现差异 · 硬件加速器对特定数据类型的支持限制
硬件特性影响NPU/GPU/DSP
17
案例实战一
图像分类模型精度损失定位——从整体指…
案例实战一图像分类模型精度…
18
案例实战二
目标检测模型精度损失定位——涉及锚框 · NMS等复杂算子的排查技巧
案例实战二目标检测模型精度…
19
案例实战三
语义分割模型精度损失定位——处理上采… · 插值等算子的精度问题
案例实战三语义分割模型精度…
20
案例实战四
Transformer模型精度损失定… · LayerNorm等敏感算子的排查
案例实战四Transformer
21
工具与调试方法
使用调试工具（如TensorBoar… · Netron · 自定义脚本）辅助定位精度损失
工具调试方法
22
日志与监控
在端侧添加日志输出 · 中间结果导出 · 性能计数器等监控手段
日志监控
23
常见问题与解决方案
量化后精度骤降 · 个别算子输出异常 · 随机性导致的不稳定等典型问题
常见问题解决方案
24
精度与性能权衡
在满足精度要求的前提下 · 如何调整量化策略 · 算子融合等优化性能
精度性能权衡
25
自动化定位框架
构建自动化脚本批量对比层输出 · 生成报告 · 提高定位效率
自动化定位框架构建自动化脚本批…
26
回归测试与持续集成
将精度验证纳入CI/CD流程 · 防止模型更新或驱动升级引入精度回归
回归测试持续集成
27
案例复盘与经验总结
从多个案例中提炼通用定位方法论和最佳…
案例复盘经验总结
28
进阶主题
混合精度推理 · 动态量化 · 知识蒸馏等高级技术对精度的影响与调优
进阶主题混合精度推理
29
综合实战项目
给定一个端侧模型和HIL环境 · 独立完成精度损失定位并输出报告
综合实战项目HIL
30
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 探讨端侧AI精度验证的未来趋势与学习…
课程总结回顾核心知识点