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边缘AI RISC-V向量扩展加速推理入门到精通

共计 30 章节
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01
课程导入
边缘AI与RISC-V向量扩展的概述 · 学习路径 · 课程目标与适用人群
课程导入AI
02
RISC-V基础
RISC-V指令集架构简介 · 基础指令格式 · 寄存器与内存模型
RISC-V指令集架构简介
03
向量扩展入门
RISC-V向量扩展（V扩展）的基本… · 向量寄存器 · 向量长度与向量元素类型
向量扩展入门RISC-V
04
向量指令集详解
常用向量指令（加载 · 存储 · 算术
向量指令集详解常用向量指令
05
向量编程模型
使用内联汇编 · C语言内建函数（intrinsics…
向量编程模型使用内联汇编
06
边缘AI推理需求
边缘设备上的AI推理特点 · 性能瓶颈 · 功耗约束与硬件加速需求
AI边缘
07
常用推理模型与算子
卷积 · 全连接 · 激活
常用推理模型算子
08
向量化基础方法
循环向量化 · 数据布局优化 · 内存对齐与向量长度适配
向量化基础方法循环向量化
09
向量化性能分析
性能评估指标（吞吐量 · 延迟 · 效率）
向量化性能分析性能评估指标
10
向量化优化技巧
循环展开 · 数据重用 · 向量化因子选择
向量化优化技巧循环展开
11
矩阵乘法向量化
矩阵乘法的分块 · 向量化实现与性能调优案例
矩阵乘法向量化矩阵乘法的分块
12
卷积算子向量化
直接卷积 · im2col+GEMM · Winograd等方法的向量化实现
卷积算子向量化直接卷积
13
激活函数与池化向量化
ReLU · Sigmoid · Tanh
激活函数池化向量化
14
归一化层向量化
BatchNorm · LayerNorm的向量化计算与融合…
归一化层向量化BatchNorm
15
量化推理基础
定点量化 · 动态量化 · 量化感知训练与向量化支持
量化推理基础定点量化
16
向量化量化实现
量化算子的向量化实现 · 反量化与再量化流程
向量化量化实现量化算子的向量化…
17
推理框架集成
将向量化算子集成到TensorFlo… · ONNX Runtime · TVM等框架中
推理框架集成TensorFlo
18
RISC-V向量硬件实现
常见RISC-V向量处理器（如SiF… · Andes · 平头哥）的微架构特点
RISC-V向量硬件实现
19
向量扩展与AI加速器对比
向量扩展与NPU · GPU · DSP的优劣及适用场景
AI向量扩展
20
开发环境搭建
QEMU模拟器 · RISC-V工具链 · 交叉编译
开发环境搭建QEMU
21
性能仿真与验证
使用Spike · QEMU · Gem5等模拟器进行功能验证与性能评…
性能仿真验证
22
案例实战
基于RISC-V向量扩展实现一个简单…
案例实战RISC-V
23
案例实战
优化一个YOLO或MobileNet…
案例实战YOLO
24
案例实战
实现一个端到端的语音识别或关键词唤醒…
案例实战实现一个端到端的…
25
常见问题与调试
向量化代码错误 · 性能不达标 · 内存访问冲突等问题的排查方法
常见问题调试
26
高级优化
循环分块 · 软件流水 · 向量化与多线程混合并行
高级优化循环分块
27
自动向量化与编译器
使用LLVM · GCC的自动向量化选项及手动调优结合
自动向量化编译器
28
模型压缩与向量化
剪枝 · 知识蒸馏与向量化推理的协同优化
模型压缩向量化
29
综合项目
设计一个完整的边缘AI推理系统 · 涵盖模型转换 · 向量化优化
综合项目AI
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识 · 常见误区 · 未来趋势（如RVV 1.0到1.1）…
课程总结进阶方向