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FreeRTOS轻量级神经网络推理任务实时调度优化实验.docx
资料介绍
FreeRTOS轻量级神经网络推理任务实时调度优化实验
一、实验概述
将AI推理能力部署到嵌入式实时系统是当前嵌入式领域最前沿的趋势之一。TinyML(微型机器学习)通过在MCU上运行轻量级神经网络模型(如TensorFlow Lite Micro、CMSIS-NN、X-CUBE-AI),实现了在资源受限设备上的本地智能推理。然而,神经网络推理的计算密集特性与实时系统的确定性要求之间存在根本矛盾——推理任务可能占用CPU数十毫秒,严重影响其他实时任务的调度。本实验基于STM32F777NIH6开发板,设计一个包含实时控制任务和轻量级神经网络推理任务的混合系统,分析推理任务对实时调度的影响,并实现多种优化策略来平衡AI推理与实时控制的资源需求。
实验设计包含三个核心场景。场景一测量裸机推理任务单独运行时的执行时间和资源占用。场景二在FreeRTOS多任务环境中,分析推理任务与实时控制任务共存时的调度冲突。场景三实现推理任务调度优化策略,包括推理任务优先级动态调整、推理任务分片执行、以及推理结果缓存。每个场景通过DWT周期计数器精确测量任务执行时间,通过串口输出调度统计数据。
本实验的核心目标包括:掌握在FreeRTOS中集成轻量级神经网络推理的方法,理解推理任务对实时调度的影响机制,学会使用多种优化策略平衡AI推理与实时控制的资源需求,以及能够在实际TinyML项目中实现实时AI推理。
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| FreeRTOS轻量级神经网络推理任务实时调度优化实验.docx | 42K |
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