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FreeRTOS多任务神经网络推理引擎与边缘AI计算.docx
资料介绍
FreeRTOS多任务神经网络推理引擎与边缘AI计算
基于STM32F777NIH6 + CMSIS-NN + FreeRTOS实时推理框架
实验概述
本实验基于STM32F777NIH6开发板,在FreeRTOS实时操作系统上构建一个轻量级神经网络推理引擎,实现边缘AI计算功能。系统利用ARM Cortex-M7内核的DSP指令集和CMSIS-NN神经网络库,在资源受限的嵌入式平台上高效运行卷积神经网络(CNN)模型。通过多任务架构设计,将模型加载、前向推理、结果后处理和通信上报等功能划分为独立任务,实现实时AI推理流水线。本实验以手写数字识别(MNIST)和人脸口罩检测为典型案例,演示从模型训练、量化部署到嵌入式推理的完整流程。
STM32F777NIH6的Cortex-M7内核支持单精度浮点运算和SIMD指令,配合512KB SRAM和2MB Flash,可运行轻量级CNN模型(模型大小约100~300KB)。FreeRTOS的任务调度机制确保推理任务在实时约束下完成,适合对延迟敏感的嵌入式AI应用场景。
实验目的
1. 掌握CMSIS-NN神经网络库在STM32F777NIH6上的移植与配置方法
2. 学习TensorFlow模型训练、量化(INT8)和嵌入式部署的完整流程
3. 理解多任务架构下AI推理与实时数据采集的协同设计
4. 掌握消息队列在推理请求分发和结果传递中的应用
5. 学习边缘AI计算中的内存优化和推理加速技术
6. 理解嵌入式平台上神经网络模型的大小-精度权衡策略
神经网络模型设计
部分文件列表
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| FreeRTOS多任务神经网络推理引擎与边缘AI计算.docx | 42K |
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