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更新时间：2026-10-06 12:42:00 大小：38K 上传用户：潇潇江南查看TA发布的资源 标签：AI平台工程模型部署调度实时嵌入式系统模型热加载容器化 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

实时AI平台工程（AI Platform Engineering）与模型部署调度实验

实验概述

本实验以实时AI平台工程（AI Platform Engineering）为核心，研究在实时嵌入式系统中通过容器化、模型热加载和流量管理实现AI模型实时部署和调度的方法。AI平台工程需要支持模型的无缝更新、A/B测试、灰度发布和自动回滚，在工业AI和自动驾驶中要求模型切换延迟低于100ms。

本实验在RISC-V+NPU异构SoC上构建FreeRTOS实时系统，实现实时AI模型部署引擎（模型热加载、版本管理、流量路由），对比分析HW加速与CPU软件模型切换的延迟差异。

实验结果表明，HW加速模型热加载延迟为5ms（CPU为250ms，加速50倍），模型切换延迟为2ms，A/B测试流量路由延迟为0.5ms，模型回滚延迟为3ms。

实验代码

  c
/* realtime_ai_platform_engineering.c - 实时AI平台工程实验 */

#include <stdio.h>
#include "FreeRTOS.h"
#include "task.h"
#include "semphr.h"
#include "ai_platform.h"
#define NUM_MODELS 4
#define MODEL_SIZE_MB 50
#define PRIO_DEPLOY 5
#define PRIO_INFER 4
static volatile uint64_t g_deploy_hw_time = 0, g_deploy_cpu_time = 0;
static volatile uint64_t g_switch_time = 0, g_rollback_time = 0;
static volatile int32_t g_active_model = 0;
static model_handle_t g_models[NUM_MODELS];
static inline uint64_t get_time_ms(void) {
    struct timespec ts; clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC_RAW, &ts);
    return (uint64_t)ts.tv_sec*1000ULL+(uint64_t)ts.tv_nsec/1000000;
}


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