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自动驾驶GPU NPU异构计算部署工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=自动驾驶计算平台演进 · GPU与NPU异构计算的价值 · 课程目标与整体知识框架
课程导入目标=自动驾驶计…
02
自动驾驶感知计算基础
目标=传感器数据流 · BEV与Transformer模型 · 实时推理约束
自动驾驶感知计算…目标=传感器数据…
03
GPU架构与编程模型
目标=SIMT执行模型 · CUDA核心与Tensor Core · 显存层次
GPU架构
04
NPU架构与编程模型
目标=脉动阵列 · 数据流架构 · 量化与稀疏加速
NPU架构
05
异构计算系统组成
目标=CPU · GPU · NPU
异构计算系统组成CPU
06
模型部署流程总览
目标=训练到推理 · 模型转换 · 图优化
模型部署流程总览目标=训练到推理
07
模型压缩与量化
目标=剪枝 · 蒸馏 · PTQ与QAT
模型压缩量化
08
GPU推理部署实战
目标=TensorRT环境搭建 · ONNX解析 · 引擎构建
GPU推理部署实战
09
NPU推理部署实战
目标=厂商工具链使用 · 模型编译 · 算子映射
NPU推理部署实战
10
异构任务划分与调度
目标=计算图切分 · 算子分配策略 · 负载均衡
异构任务划分调度
11
内存与数据搬运优化
目标=零拷贝 · 统一内存 · DMA与异步传输
内存数据搬运优化
12
多模型与多任务部署
目标=感知 · 预测 · 规划模型共存
多模型多任务部署
13
性能分析与调优
目标=GPU与NPU性能计数器 · 瓶颈定位 · 延迟与吞吐权衡
性能分析调优
14
功能安全与可靠性
目标=ISO 26262与ASIL等… · 冗余与监控 · 故障检测与恢复
功能安全可靠性
15
车规级部署工程实践
目标=AUTOSAR Adaptiv… · ROS2与DDS · 容器化与隔离
车规级部署工程实…AUTOSAR
16
典型自动驾驶场景部署案例
目标=高速NOA · 城市领航 · 自动泊车
典型自动驾驶场景…NOA
17
GPU与NPU协同优化案例
目标=BEVFormer部署 · Occupancy网络加速 · 激光雷达点云处理
GPUNPU
18
边缘端与大模型部署
目标=Transformer与LLM… · KV Cache优化 · 投机解码
边缘端大模型部署
19
仿真与验证
目标=数字孪生 · 硬件在环 · 软件在环
仿真验证
20
常见问题与排错
目标=模型转换失败 · 算子不支持 · 精度下降
常见问题排错
21
工具链与生态
目标=CUDA · TensorRT · ONNX Runtime
工具链生态
22
项目实战一
目标=基于GPU的实时目标检测部署 · 从模型导出到TensorRT引擎优化…
项目实战一GPU
23
项目实战二
目标=基于NPU的多任务感知部署 · 完成模型量化 · 编译
项目实战二NPU
24
项目实战三
目标=GPU-NPU异构流水线设计 · 实现感知与预测模型协同调度并满足实时…
项目实战三GPU-NPU
25
项目实战四
目标=车规级部署工程化 · 完成安全监控 · 日志诊断
项目实战四目标=车规级部署…
26
综合提升
目标=异构计算架构设计方法论 · 性能模型 · 成本与功耗权衡
综合提升目标=异构计算架…
27
前沿趋势
目标=舱驾一体 · 中央计算架构 · Chiplet
前沿趋势目标=舱驾一体
28
课程总结与知识图谱
目标=核心概念回顾 · 方法流程串联 · 实战经验提炼
课程总结知识图谱
29
认证与能力评估
目标=部署工程师能力模型 · 面试常见考点 · 项目作品集构建
认证能力评估
30
结业项目答辩
目标=选题方向 · 方案设计 · 实现与优化
结业项目答辩目标=选题方向