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自动驾驶推理引擎性能分析与调优工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶推理引擎性能分析与调优… · 核心概念 · 整体框架与学习路径
课程导入目标=自动驾驶推…
02
自动驾驶感知与推理基础
目标=自动驾驶系统架构 · 感知任务类型 · 推理引擎在车载计算平台中的位置与作用
自动驾驶感知推理基础
03
推理引擎核心概念
目标=模型加载 · 图优化 · 算子融合
推理引擎核心概念目标=模型加载
04
主流推理引擎概览
目标=TensorRT · ONNX Runtime · OpenVINO
主流推理引擎概览TensorRT
05
性能分析指标体系
目标=延迟 · 吞吐 · 时延抖动
性能分析指标体系目标=延迟
06
性能剖析工具链
目标=Nsight Systems · Nsight Compute · perf
性能剖析工具链Nsight
07
模型级性能分析
目标=计算图分析 · 算子耗时统计 · 内存访问模式
模型级性能分析目标=计算图分析
08
硬件平台与加速器
目标=GPU · DLA · NPU
硬件平台加速器
09
推理引擎性能瓶颈定位
目标=CPU 瓶颈 · GPU 瓶颈 · 内存带宽瓶颈
推理引擎性能瓶颈…CPU
10
图优化与算子融合
目标=常量折叠 · 死代码消除 · 算子融合
图优化算子融合
11
量化与低精度推理
目标=FP32 · FP16 · INT8
量化低精度推理
12
内存管理与优化
目标=显存分配策略 · 内存复用 · 零拷贝
内存管理优化
13
批处理与并发推理
目标=静态批处理 · 动态批处理 · 多流并发
批处理并发推理
14
算子级调优
目标=自定义算子开发 · 算子替换 · 内核选择
算子级调优目标=自定义算子…
15
模型压缩与剪枝
目标=结构化剪枝 · 非结构化剪枝 · 知识蒸馏
模型压缩剪枝
16
编译与代码生成优化
目标=TVM 自动调度 · TensorRT 插件 · XLA
编译代码生成优化
17
端到端性能调优流程
目标=基准测试 · 瓶颈分析 · 优化方案设计
端到端性能调优流…目标=基准测试
18
实时性与确定性保障
目标=最坏执行时间分析 · 时间敏感网络 · 任务优先级调度
实时性确定性保障
19
多模型与多任务调度
目标=自动驾驶多感知模型并行 · 模型间依赖管理 · 资源竞争与调度策略优化
多模型多任务调度
20
功耗与热管理优化
目标=功耗测量 · 动态电压频率调整 · 热节流影响
功耗热管理优化
21
案例实战一
目标=基于 TensorRT 的 B…
案例实战一TensorRT
22
案例实战二
目标=基于 ONNX Runtime…
案例实战二ONNX
23
案例实战三
目标=激光雷达点云模型在 GPU 与…
案例实战三GPU
24
案例实战四
目标=端到端自动驾驶大模型推理的内存…
案例实战四目标=端到端自动…
25
常见问题与解决方案
目标=精度下降 · 性能不达标 · 内存溢出
常见问题解决方案
26
性能回归与持续集成
目标=自动化基准测试 · 性能门禁 · 版本对比
性能回归持续集成
27
安全与功能安全考量
目标=ISO 26262 · SOTIF 对推理性能的要求 · 冗余设计
安全功能安全考量
28
前沿趋势与新技术
目标=大模型推理 · 稀疏计算 · 存算一体
前沿趋势新技术
29
综合项目实战
目标=从需求分析到部署上线的完整推理…
综合项目实战目标=从需求分析…
30
课程总结与能力提升
目标=知识体系回顾 · 调优方法论提炼 · 职业发展路径与持续学习资源推荐
课程总结能力提升