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文档简介

CNN在汽车场景中的优化主讲教师：杨婷婷汽车人工智能通识讲义项目二

任务6CONTENTS一、模型轻量化技术二、硬件加速与推理优化汽车人工智能通识讲义三、实时性优化策略CNN在汽车场景中的优化实时性优化满足车载系统低延迟、高帧率的严苛要求。高能效比设计适配车载硬件，降低功耗，延长续航里程。功能安全保障通过算法冗余与验证，确保全天候稳定运行。汽车人工智能通识讲义车载部署的挑战资源有限车载嵌入式平台计算能力和内存有限。功耗约束严格的功耗限制，要求算法高能效比。实时性要求毫秒级响应，保障驾驶安全。核心矛盾：如何平衡模型精度与运行效率？车载计算平台与核心挑战汽车人工智能通识讲义优化方向一：模型轻量化核心目标在保证精度的前提下，降低模型的计算量和参数量，使其更易于部署。主流技术深度可分离卷积网络剪枝知识蒸馏汽车人工智能通识讲义轻量化技术：深度可分离卷积原理将标准卷积分解为“深度卷积”和“逐点卷积”两步。优势在保持性能的同时，能将计算量和参数量减少8-9倍。代表网络MobileNet,ShuffleNet。标准卷积与深度可分离卷积对比汽车人工智能通识讲义轻量化技术：剪枝与蒸馏网络剪枝像修剪树枝一样，移除网络中冗余的、不重要的连接或卷积核。知识蒸馏让小的“学生”网络学习大的“教师”网络的知识，从而获得接近教师网络的性能。剪枝与蒸馏技术示意图汽车人工智能通识讲义优化方向二：硬件加速专用AI芯片TPU、NPU等，为深度学习任务设计，能效比远超CPU。多核并行计算利用芯片的多个核心同时进行计算，大幅提升吞吐量。专用张量处理单元高效处理大规模的矩阵乘法运算，这是深度学习的核心。AI加速芯片内部结构示意图汽车人工智能通识讲义优化方向三：推理优化推理引擎TensorRT,OpenVINO等，通过计算图优化、算子融合等方式加速模型运行。动态推理根据输入图像的复杂度，自适应地选择不同复杂度的网络分支进行处理。图：推理引擎计算图优化示意汽车人工智能通识讲义针对性实时性策略多尺度处理对近处目标用低分辨率，远处目标用高分辨率，平衡精度与速度。智能注意力机制将计算资源集中在图像的关键区域，如道路、车辆等。流水线优化将处理流程拆分为多个阶段并行处理，最大化硬件利用率。智能注意力机制聚焦道路关键区域汽车人工智能通识讲义优化策略总结模型层面通过轻量化技术，让模型“变小”。硬件层面通过专用芯片，让计算“变快”。软件层面通过推理优化

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