使用CANN SDK優化神經網路效能培訓

CANN優化能力概覽

• CANN如何處理推論效能
• 邊緣與嵌入式AI系統的優化目標
• 理解AI Core使用率與記憶體分配

使用Graph Engine進行分析

• Graph Engine與執行管線簡介
• 視覺化運算子圖與執行時期指標
• 修改計算圖以進行優化

效能分析工具與效能指標

• 使用CANN效能分析工具（profiler）進行工作負載分析
• 分析核心執行時間與瓶頸
• 記憶體存取分析與分塊策略

使用TIK開發自訂運算子

• TIK與運算子程式設計模型概覽
• 使用TIK DSL實作自訂運算子
• 測試並基準測試運算子效能

使用TVM進行進階運算子優化

• TVM與CANN整合簡介
• 計算圖的自動調校策略
• 何時及如何在TVM與TIK之間切換

記憶體優化技術

• 管理記憶體佈局與緩衝區放置
• 減少晶片上記憶體消耗的技巧
• 非同步執行與重用的最佳實務

實際部署與案例研究

• 案例研究：智慧城市攝影機管線的效能調校
• 案例研究：優化自動駕駛車輛推論堆疊
• 迭代效能分析與持續改善的指南

總結與後續步驟