地平线智能驾驶开发者

2026年7月

摘要： 1. 功能概述本文的 sample 实现单路、多路 VIO 通路接入和处理，以下介绍 1V、2V、6V 接入的场景。 1.1. 软件架构说明调用 VIO API 来实现整个数据通路，实现多路 camera 接入。同时能够 dump 每一路数据的图像。软件控制图如下： 1.2. 硬件数据流说明阅读全文

posted @ 2026-07-01 23:30 地平线智能驾驶开发者阅读(49) 评论(0) 推荐(0)

2026年6月

Transformer模型部署之性能优化指南

摘要：一、前言随着深度学习的快速发展，Transformer 算法在各类 AI 任务中都得到了广泛关注。然而，Transformer 的部署面临计算量大、延迟高等挑战，地平线计算芯片能够支撑 Transformer 算法的高效推理，可以成为用户在边缘平台部署 Transformer 算法的优先选择。本文阅读全文

posted @ 2026-06-24 14:34 地平线智能驾驶开发者阅读(38) 评论(0) 推荐(0)

人在途中：从“编译失败”到“模型可落地”——CUDA 自定义算子

摘要： 1. 问题现象：模型能跑，但落不了地在项目支持过程中，一个非常典型但高频的问题是：模型在 PC 侧验证一切正常，但在地平线工具链编译阶段直接失败。典型表现： ONNXRuntime 推理 ✅ 正常 TensorRT 推理 ✅ 正常 hb_compile ❌ 失败（算子不支持）进一步分析后，基阅读全文

posted @ 2026-06-24 14:12 地平线智能驾驶开发者阅读(17) 评论(0) 推荐(0)

从 INT64 Div 算子约束到 Cast 修复全流程

摘要：地平线征程 6 部署 YOLO26：从 INT64 Div 算子约束到 Cast 修复全流程本文记录了在地平线 RDK 征程 6 平台（Nash-E 架构）上部署 YOLO26 检测模型时，遇到的 INT64 类型 Div 算子 BPU 不支持问题，以及从定位到修复的完整过程，适合有一定 ONN 阅读全文

posted @ 2026-06-07 11:54 地平线智能驾驶开发者阅读(27) 评论(0) 推荐(0)

Horizon 模型多 Batch 配置

摘要：一、基础概念在 Horizon 模型转换与部署中，涉及三个关键参数：input_shape、input_batch、separate_batch。理解这三个参数的作用与限制，是正确配置模型的前提。 input_shape input_shape 定义模型输入张量的维度，格式为 N x C x H 阅读全文

posted @ 2026-06-07 11:43 地平线智能驾驶开发者阅读(25) 评论(0) 推荐(0)

工具链使用从入门到顺手

摘要：一、写在前面之前在「人在途中」系列中，分享了一些工具链使用过程中的经验与踩坑笔记。这一篇想做一个补充：不讲算法、不讲优化，只讲基础但极其影响效率的使用方式。因为我觉得很多问题不是能力问题，而是使用方式的问题。古人说得很直接：工欲善其事，必先利其器。希望这篇文章帮你把“器”用顺。二阅读全文

posted @ 2026-06-06 16:53 地平线智能驾驶开发者阅读(26) 评论(0) 推荐(0)

profiler debug 工具用法与高一致性策略

摘要： 1.基础知识工具链用户手册中提供了 profiler debug 工具的使用教程，对于常规流程，大家可参考官方用户手册。本文主要基于一些典型场景进行使用上的介绍。在出现精度问题时，且排除前后处理问题后，可以使用 profiler debug 工具进行分析，排查过程中，涉及到几种模型，这里先做说明阅读全文

posted @ 2026-06-01 21:40 地平线智能驾驶开发者阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

Conv+BN+Add+ReLU 融合机制简介

摘要： 1.引言在使用地平线算法工具链进行量化部署时，遇到两种 FuseMode：OnlyBN、BNAddReLu。引起思考，融合的目的是什么？融合怎么做到的？是等效的吗？神经网络在推理端（inference）经常通过运算符融合（operator fusion）来降低计算量、减少访存开销、加速执行。典阅读全文

posted @ 2026-06-01 21:10 地平线智能驾驶开发者阅读(38) 评论(0) 推荐(0)

量化训练时 fusebn/withbn 简介

摘要： 1.BN 简介 Batch Normalization （BN）：深度学习中常用的归一化层，核心作用是对每个 batch 的特征做（x - μ）/σ 归一化（μ 是均值，σ 是方差），并通过可学习的 γ、β 调整分布；训练时 BN 会滑动更新全局的 running_mean/running_va 阅读全文

posted @ 2026-06-01 16:09 地平线智能驾驶开发者阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

2026年5月

地平线征程 6 工具链进阶教程征程 6E/M 工具链 QAT 精度调优

摘要：一、QAT 调优流程：流程总览：针对征程 6E/M 的硬件特性，以 int8+int16 的混合精度量化为主要调优配置，可尝试少量 fp16 算子如 LayerNorm（fp16 LayerNorm 在 OE 3.5.0 及以后版本支持）。调优原则：如上是一个标准的对称量化公式，产生误差的阅读全文

posted @ 2026-05-14 07:23 地平线智能驾驶开发者阅读(63) 评论(0) 推荐(0)

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