嵌入式AI培训课程：TensorRT模型部署实战

以下是关于嵌入式AI培训课程《TensorRT模型部署实战》的核心内容梳理，结合课程大纲、技术要点及实战案例，供参考：

一、课程结构与技术模块 CUDA编程基础

驱动API：掌握上下文管理、错误处理及并行计算原理25 运行时API： 核函数编写（如仿射变换加速图像预处理） YOLOv5后处理优化（共享内存应用）2 线程与线束设计：三维线程索引、32线程线束并行机制，避免分支发散3 TensorRT核心技术

模型编译与推理流程：ONNX解析、动态Shape支持、INT8量化校准（生成校准表）29 自定义插件开发： 支持非标准网络层（如新型激活函数）2 简化插件开发方法（降低移植难度）5 性能优化策略： 层融合（卷积+ReLU+Bias合并） 动态锚定机制（DAM）提升小目标检测69 多平台部署实战

嵌入式平台： Jetson Xavier NX环境配置（CUDA 11.3 + cuDNN 8.2 + TensorRT 8.4）6 Tengine在EAIDK部署（支持Arm/RISC-V/NPU异构调度）48 移动端/服务器端： Android端MNN框架部署（模型量化加速）8 微信小程序全栈开发（服务端+前端集成）8 二、核心实战案例 任务类型 案例项目 技术重点 目标检测 YOLOv5/v7/v8部署 后处理CUDA加速、TensorRT引擎优化6 图像分割 道路/场景分割模型 ONNX编辑、动态Shape适配5 人脸与姿态分析 InsightFace/MMDetection移植 自定义插件、多线程调度25 多模态模型 HuggingFace Transformer部署 INT8量化、框架封装设计5 三、课程特色与学习收获 工业级代码规范：提供完整工程代码（C++/Python），覆盖预处理→推理→后处理全流程56 性能调优深度指导： FP32/FP16/INT8精度对比与转换流程9 延迟与吞吐量优化（Batch Size影响分析）9 企业级技能提升： 掌握TensorRT Pro、ONNX Runtime等工业工具链7 适配自动驾驶、嵌入式视觉等场景18 四、学习要求与环境配置 基础要求：Python/C++基础、Linux操作、深度学习模型训练经验48 硬件准备： NVIDIA GPU（需支持CUDA 11.x） Jetson开发板（实战部署验证）6 工具链版本： TensorRT ≥ 8.4、ONNX ≥ 1.1。 推荐环境：Ubuntu 18.。4+6 课程完整大纲与代码详见25，实战案例演示可参考。如需进一步了解课程购买或服务器租赁方案，可查看来源。