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《AI芯片软件栈与框架生态适配实战》
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AI芯片生态适配实战
📚 共计 30 章节
01
AI芯片生态全景
GPU/NPU/TPU/FPGA分类 · NVIDIA/昇腾/寒武纪/地平线 · 适配挑战与价值
全景
厂商
02
开发环境搭建
Docker · 交叉编译链 · CUDA/CANN/Neuware Runtime部署
环境
驱动
03
模型格式与转换
ONNX/TensorRT/Caffe/MindSpore Lite · onnx2trt/atc/caffe2ncnn
转换
格式
04
算子适配与开发
cuDNN/AscendC/BANG C · 自定义算子开发与性能调优
算子
调优
05
推理引擎集成
TensorRT/OpenVINO/Tengine/MNN · 引擎配置与性能对比
推理
引擎
06
内存管理与数据搬运
HBM/DDR/SRAM层次 · DMA/双缓冲/内存池策略
内存
搬运
07
模型量化与压缩
FP32/FP16/INT8/INT4 · PTQ/QAT · 剪枝与蒸馏
量化
压缩
08
多芯片协同与通信
NVLink/HCCS/PCIe · 数据/模型/流水线并行
多卡
通信
09
性能分析与Profiling
Nsight Systems/昇腾Profiler/寒武纪Profiler · 瓶颈定位
性能
分析
10
算子精度对比与调试
dump/余弦相似度/PSNR · 精度问题定位与修复
精度
调试
11
AI芯片驱动开发
Linux内核驱动 · 字符设备/IOCTL · 中断与DMA
驱动
内核
12
Runtime库封装与API设计
C++/Python Runtime · 易用性/性能/兼容性
API
封装
13
模型部署流水线
训练到部署 · 版本管理/灰度发布/A/B测试
部署
流水线
14
边缘端AI芯片适配
Jetson/昇腾Atlas/地平线旭日 · 资源受限优化
边缘
优化
15
云端AI芯片适配
A100/H100/昇腾910/MLU370 · 高并发适配
云端
高并发
16
AI芯片虚拟化与容器化
vGPU/MIG/容器共享 · Kubernetes集成
虚拟化
容器
17
算子融合与图优化
Conv+BN+ReLU/MatMul+Add · 常量折叠/死代码消除
融合
图优化
18
AI芯片安全与可信
模型加密/安全启动/TEE · 对抗攻击与防御
安全
可信
19
AI芯片生态工具链
Netron/Grafana/ELK · 可视化与日志分析
工具链
可视化
20
AI芯片基准测试
MLPerf/AI Benchmark · 吞吐/延迟/功耗
基准
测试
21
AI芯片功耗与散热管理
DVFS/功耗墙 · 风冷/液冷/浸没式
功耗
散热
22
AI芯片固件升级与OTA
固件架构/升级流程/回滚 · OTA安全与可靠性
固件
OTA
23
AI芯片调试与故障排查
JTAG/日志/Crash dump · 死锁/内存泄漏/驱动崩溃
调试
故障
24
AI芯片生态兼容性测试
Ubuntu/CentOS/EulerOS · x86/ARM/RISC-V
兼容性
OS
25
AI芯片生态文档与社区
API文档/用户手册/FAQ · GitHub/论坛/技术沙龙
文档
社区
26
AI芯片生态CI/CD
Jenkins/GitLab CI · 单元/集成/回归测试
CI/CD
自动化
27
AI芯片生态标准化
OpenCL/Vulkan/SYCL · ONNX/NNEF互操作性
标准
互操作
28
AI芯片生态案例实战
ResNet50/YOLOv5/BERT · 适配全流程
案例
实战
29
AI芯片生态未来趋势
存算一体/光计算/量子计算 · 生态演进
趋势
前沿
30
综合项目:从零搭建适配平台
模型转换/算子/引擎/性能优化/部署上线
项目
全栈
所属VIP或分类
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