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实时AI推理任务与实时控制任务的资源竞争与调度策略实验.docx
资料介绍
实时AI推理任务与实时控制任务的资源竞争与调度策略实验
一、实验概述
在智能边缘系统中，AI推理任务和实时控制任务往往共存于同一硬件平台，共享CPU、内存和总线等资源。AI推理任务具有计算密集型特征，可能长时间占用CPU；而实时控制任务对延迟和抖动非常敏感。两者之间的资源竞争可能导致控制任务错过截止时间，或推理任务无法在规定时间内完成。本实验基于STM32F777NIH6开发板，构建一个包含AI推理任务和多个实时控制任务的混合系统，系统性地分析两种任务之间的资源竞争模式，并实现多种协同调度策略来管理资源竞争。
实验设计包含四个核心场景。场景一分析AI推理任务与实时控制任务在不同CPU占用率下的相互影响。场景二实现基于CPU预算的推理任务限制策略。场景三实现基于控制任务优先级的推理任务抢占策略。场景四实现动态资源分配策略——根据控制任务的实时性需求动态调整推理任务的计算资源。每个场景通过DWT周期计数器精确测量任务执行时间，通过串口输出调度冲突的统计数据。
本实验的核心目标包括：理解AI推理任务与实时控制任务的资源竞争机制，掌握CPU预算限制和优先级抢占的实现方法，学会设计动态资源分配策略平衡AI推理与实时控制，以及能够在实际智能系统中实现高效的资源管理。
二、实验原理
2.1 资源竞争模型
AI推理任务与实时控制任务之间的资源竞争表现在：
1. CPU竞争：推理任务长时间占用CPU，延迟控制任务执行。
2. 缓存竞争：推理任务的大数据工作集刷新控制任务的缓存内容。
3. 总线竞争：推理任务的数据访问占用总线带宽，影响控制任务的外设访问。
4. 内存竞争：推理任务的内存分配可能导致控制任务的堆栈分配失败。
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