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实时系统TinyML模型推理延迟与任务优先级协同优化实验.docx
资料介绍
实时系统TinyML模型推理延迟与任务优先级协同优化实验
一、实验概述
TinyML（微型机器学习）将机器学习模型部署到微控制器等资源受限设备上，实现本地智能推理。然而，TinyML模型的推理延迟受到模型复杂度、硬件加速能力和系统负载的多重影响，在实时系统中需要与任务优先级进行协同优化。本实验基于STM32F777NIH6开发板，部署多个不同规模的TinyML模型（小/中/大型），分析模型大小与推理延迟的关系，并实现基于系统负载的动态模型选择和优先级协同优化策略。
实验设计包含三个核心部分。第一部分部署三个不同规模的模拟TinyML模型（小型100参数、中型500参数、大型2000参数），测量各自的推理延迟和资源占用。第二部分在FreeRTOS多任务环境中，分析不同优先级配置下各模型的推理延迟变化。第三部分实现动态模型选择策略——根据系统当前CPU利用率和实时任务的空闲时间，自动选择最合适的模型大小。
本实验的核心目标包括：理解TinyML模型大小与推理延迟的关系，掌握多任务环境下模型推理延迟的测量方法，学会实现基于系统负载的动态模型选择策略，以及能够在实时系统中平衡AI推理精度与响应时间。
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| 实时系统TinyML模型推理延迟与任务优先级协同优化实验.docx | 41K |
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