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车规计算芯片的轻量级AI模型与端侧推理技术.docx
资料介绍
车规计算芯片的轻量级AI模型与端侧推理技术
一、端侧推理的技术趋势
随着车规NPU算力的持续提升和模型压缩技术的成熟，越来越多的AI推理任务正从云端迁移到车端执行。端侧推理的核心优势在于：低延迟——消除与云端通信的网络延迟，端到端推理时间可控制在数十毫秒内；高可靠性——不依赖移动网络信号的可用性，在地下车库、隧道等无信号区域仍可正常工作；隐私保护——传感器原始数据不需要上传云端，在车辆本地完成所有处理，保护了用户的位置和出行隐私。
2026年，端侧推理在车规芯片中的部署呈现 多模型并行 的特征。典型的智能驾驶系统同时运行：目标检测模型（YOLOv8或类似）、车道线检测模型、可行驶区域分割模型、目标跟踪模型和交通标志识别模型。这些模型共享NPU的计算算力，由NPU的资源调度器进行时间片分配和内存管理。模型之间的切换延迟被压缩至数十微秒级别，使得多模型流水线处理成为可能。
二、轻量化模型架构设计
为在车规芯片的有限算力和存储预算内部署高性能AI模型，模型架构层面的轻量化设计至关重要。MobileNet系列 和 EfficientNet系列 提出的深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，参数量和计算量分别降低约一个数量级。GhostNet 通过廉价操作（Cheap Operation）生成冗余特征图，在相同精度下进一步压缩模型体积。
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