研究生，深度学习嵌入式设备部署优化这个方向应该学习啥？
2023-09-15 阅读 24
如果你有兴趣在研究生阶段专注于深度学习嵌入式设备部署优化方向，以下是一些建议的学习内容：
1. 深度学习基础知识：从基础开始，学习深度学习的基本概念、算法和模型，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2. 嵌入式系统和硬件知识：了解嵌入式系统的基本原理、硬件架构和限制，包括处理器、内存、存储和传感器等。
3. 模型压缩与优化：学习如何通过模型压缩和优化技术来减小深度学习模型的大小和计算量，例如剪枝、量化和低秩分解等。
4. 硬件加速器：了解各种硬件加速器，如图形处理器（GPU）、张量处理器（TPU）和现场可编程门阵列（FPGA），并学习如何在这些硬件上进行深度学习推理加速。
5. 神经网络量化：学习如何将浮点数模型转换为定点数模型，以减小模型的存储需求和计算复杂度。
6. 神经网络编译器：了解神经网络编译器的原理和技术，学习如何将高级深度学习模型转化为底层硬件的可执行代码。
7. 软硬件协同设计：学习如何在软件和硬件之间进行协同设计，以优化深度学习模型在嵌入式设备上的性能和功耗。
8. 实践项目：进行实践项目，例如在嵌入式设备上部署和优化深度学习模型，尝试不同的优化技术和算法，并评估它们的性能。
除了上述学习内容，还可以参加相关的研讨会、学术会议和竞赛，与领域内的专家和同行交流，深入了解最新的研究成果和发展趋势。
更新于 2023年09月15日
