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13. TinyML算子级Profiling：热点Op定位与优化优先级

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML性能挑战与算子级Prof… · 学习目标与课程路径
课程导入TinyML
02
TinyML基础与性能瓶颈
微控制器资源限制 · 典型模型结构 · 性能关键指标（延迟
TinyML性能瓶颈
03
算子级Profiling概念
什么是算子（Op） · 算子级分析的意义 · 与模型级/层级的区别
Profiling算子级
04
Profiling工具生态
TFLite Micro · CMSIS-NN · STM32Cube.AI
Profiling工具生态
05
硬件计数器与性能事件
Cycle计数 · 指令数 · 缓存命中率
硬件计数器性能事件
06
软件插桩与日志
在TinyML运行时插入计时点 · 内存跟踪 · 能耗测量的方法
软件插桩日志
07
静态分析
从模型结构估算算子计算量（MACs · FLOPs） · 参数量
静态分析MACs
08
动态Profiling
实际运行时的算子耗时 · 峰值内存 · 实时能耗测量与数据采集
Profiling动态
09
热点Op定位方法
基于耗时占比 · 内存占用 · 能耗贡献的排序与筛选策略
Op热点
10
Profiling数据可视化
火焰图 · 柱状图 · 时间线图等直观展示热点算子
Profiling数据可视化
11
案例实战
使用TFLite Micro Pro…
案例实战TFLite
12
案例实战
使用STM32Cube.AI对CNN…
案例实战STM32Cube.AI
13
案例实战
基于CMSIS-NN的算子优化前后P…
案例实战CMSIS-NN
14
常见瓶颈算子
卷积 · 深度可分离卷积 · 全连接
常见瓶颈算子卷积
15
内存瓶颈分析
算子输入输出张量 · 中间缓冲区 · 内存复用策略对性能的影响
内存瓶颈分析算子输入输出张量
16
能耗热点分析
结合电流传感器或仿真工具 · 定位高能耗算子
能耗热点分析结合电流传感器或…
17
优化优先级排序
综合耗时 · 内存 · 能耗
优化优先级排序综合耗时
18
量化对算子性能的影响
INT8 · FLOAT16等不同精度下的Prof…
量化对算子性能的…INT8
19
算子融合与优化
Conv+BN+ReLU融合 · 通道重排等优化手段对热点算子的改善
算子融合优化
20
硬件加速指令利用
CMSIS-DSP · SIMD · DSP扩展指令在算子优化中的效果评估
硬件加速指令利用CMSIS-DSP
21
Profiling自动化流程
构建自动化Profiling脚本 · 批量分析多个模型或配置
Profiling自动化流程
22
Profiling结果的可复现性
控制环境变量 · 时钟频率 · 温度等因素保证数据可靠
Profiling结果的可复现性
23
常见Profiling陷阱
缓存预热 · 中断干扰 · 测量开销
Profiling常见
24
从Profiling到优化闭环
根据热点定位结果 · 实施优化并再次Profiling验证…
Profiling到优化闭环
25
案例实战
端到端优化一个语音唤醒模型 · 从Profiling到优化再到验证
案例实战端到端优化一个语…
26
案例实战
图像分类模型在Cortex-M4与C…
案例实战Cortex-M4
27
多模型对比分析
不同模型结构在同一硬件上的热点算子差…
多模型对比分析不同模型结构
28
Profiling与AutoML结合
利用Profiling数据指导神经架…
ProfilingAutoML
29
综合项目
设计一个完整的TinyML算子级Pr… · 包含数据 · 图表
综合项目TinyML
30
课程总结与进阶方向
回顾核心技能 · 探讨未来趋势（如NPU · 异构计算）与学习资源
课程总结进阶方向