update low-power subtopic and evidence framing

20-实验与规划/01-研究逻辑说明.md

@@ -36,6 +36,8 @@
 - **对照对象**：普通 Linux、PREEMPT_RT Linux 与 SylixOS；
 - **硬件角色**：验证矩阵。
 
+在这条主线之下，项目同步设置一个**面向小型化与低功耗方向的应用副课题**。这一副课题主要锚定 `T5/T4`，用于集中组织小型化设备、设备端 SoC 与轻量智能终端中的证据，不单独改变研究对象，也不替代六个机制方向。
+
 ## 3. T5~T1 五类部署形态与 11 个代表档位
 
 硬件细度是本仓库的重要资产。`T5~T1` 与 `11` 个代表档位共同承担三项作用：
@@ -57,6 +59,8 @@
 `T3`、`T2` 分别对应近源边缘节点与单机高密本地推理平台。
 `T5~T1` 作为**部署形态与运行环境代码**，用于组织跨场景验证矩阵。
 
+其中，`T5/T4` 还承担面向小型化与低功耗方向应用副课题的主要验证窗口。这里的重点不是把低功耗设备本身当作研究对象，而是借助更严格的功耗、散热、体积与统一内存预算，观察 RTOS 机制边界在真实受限条件下的成立区间。
+
 ## 4. 人工智能目标负载与系统负载结构
 
 在任务关键系统里，负载应至少分成三类：
@@ -112,6 +116,8 @@
 
 这条顺序用于区分平台就绪性问题与系统机制边界问题。
 
+对于面向小型化与低功耗方向的应用副课题，实验推进时优先选择 `T5-H`、`T4-L` 及后续 `T5-L/T5-M` 作为主验证窗口，再把结论回收到总课题的统一对照框架中。
+
 ## 8. 哪些指标构成核心证据
 
 后续证据链必须覆盖三层：
@@ -155,6 +161,8 @@
 
 在这套结构下，硬件细度得到完整呈现，并服务于研究对象与实验结论组织。
 
+面向小型化与低功耗方向的应用副课题不单列为新的核心贡献项，而是作为 `C1` 与 `C2` 在 `T5/T4` 场景中的集中展开位置，用于加强项目在小型化设备与受限部署环境中的解释力。
+
 ## 10. 最终闭环
 
 本研究形成的核心结论关系是：

20-实验与规划/03-实验设计.md

@@ -16,6 +16,10 @@
 
 执行分为两层：**核心实验使用现有 T2-L、T4-L 和 T5-H 内存受限配置；其他档位属于条件扩展**。核心结论不依赖新增集群、Jetson 或 H100 到位。LLM、YOLO 检测和语音识别都按**人工智能目标负载**处理；训练不纳入主实验。
 
+这套实验设计统一的是研究问题、对照原则、采样口径与评价方法，不要求所有档位都完成同等深度的实机验证。核心档位承担主证据，扩展档位用于补足边界、拓扑和规模变化下的成立条件与失效边界。
+
+在统一实验主线之下，本文同步组织一个**面向小型化与低功耗方向的应用副课题实验包**。这一实验包主要落在 `T5-H`、`T4-L` 以及后续 `T5-L/T5-M` 条件扩展档位，集中观察被动散热、整机功耗预算、统一内存约束与关键保障负载并存时，RTOS 对双目标达标能力的支撑边界。
+
 ## 2. 设备分层与实验平台
 
 ### 2.1 T5~T1 五类部署形态、十一档实验映射
@@ -33,11 +37,15 @@
 | T2-L 桌面低 | 现有 4×V100 SXM 32 GB，总显存 128 GB | 核心平台 A | 多卡推理、NVLink 通信与实时隔离 |
 | T2-M 桌面中 | 8×V100 32 GB，总显存 256 GB | 待扩容 | 同代 GPU 数量扩展 |
 | T2-H 桌面高 | 4×H100 80 GB，总显存 320 GB | 待获取或租用 | 高算力密度、跨代对照 |
-| T1-L 集群低 | 4 节点×4×V100，总显存 512 GB | 待扩展 | 跨节点通信与分布式推理 |
-| T1-H 集群高 | 4 节点×4×H100，总显存 1.28 TB | 远期扩展 | 大模型分布式服务与能效 |
+| T1-L 集群低 | 4 节点×4×V100，总显存 512 GB | 待扩展 | 跨节点通信、分布式协同与关键业务编排 |
+| T1-H 集群高 | 4 节点×4×H100，总显存 1.28 TB | 远期扩展 | 大模型分布式协同服务与系统级能效 |
 
 GPU 显存、主机内存和 SoC 统一内存分别记录，不加总为单一可分配空间。多卡总容量不能代替每卡分片可行性验证；FP16 TFLOPS 与 INT8 TOPS 不直接换算，也不作为实测吞吐。
 
+`T1` 在本项目中表示面向任务关键场景的分布式协同计算平台，不表示通用 AI 训练集群或公网高吞吐推理机房。该层级的实验重点是人工智能目标负载并发存在时，CPU 侧关键保障负载、系统编排与跨节点协同机制能否维持时间边界。
+
+其中，`T5-H`、`T4-L` 及后续 `T5-L/T5-M` 同时承担面向小型化与低功耗方向应用副课题的主窗口。相关结论单独按“小型化、低功耗、受限散热与内存预算”口径组织，但仍纳入总课题的统一对照体系，不作为独立于主课题之外的新实验主线。
+
 ### 2.2 平台 A：现有 V100 服务器
 
 依设备清单配置 H12D-8D 主板、单颗 EPYC 7402（24 核/48 线程）、128 GB DDR4、1 TB NVMe、4×V100 SXM 32 GB、NVLink 底板、双电源及液冷。完整 BOM 见设备文档 T2.2.1。
@@ -85,6 +93,8 @@ SylixOS、Linux 与 PREEMPT_RT Linux 的软件栈均按候选路线处理，在
 
 “SylixOS 实时域 + Linux 推理域”作为单独的异构系统架构组，单独记录核分配、通信方式和内存共享方式，并作为异构系统方案结论呈现。
 
+对于搭载独立 GPU 的平台，RTOS 主要负责 CPU 侧任务调度、中断线程、内存预算、关键保障负载保护与恢复策略；GPU 内部算子调度、显存流水线和设备执行细节由驱动与硬件管理。因此，这类平台的实验解释必须区分 RTOS 直接收益与加速器平台边界。
+
 ### 3.2 模型梯度与用途
 
 | 平台 | 首轮候选 | 扩展候选 | 后端准入检查 |
@@ -202,6 +212,14 @@ YOLO 可选使用固定 640×640 输入、同一验证集和相同预处理，
 | E7 消融 | O3 完整方案及逐项去除 | 使用 E3 中固定中载与过载单元重复测试 | RQ2 |
 | E8 长稳与恢复 | A、B 的最终候选配置 | 连续 24 小时混合负载，注入推理进程重启、队列过载 | RQ1/3 |
 
+面向小型化与低功耗方向的应用副课题，主要由 `E2`、`E3`、`E4`、`E6` 与 `E8` 共同支撑：
+
+- `E2` 负责建立受限设备上的独立推理能效与服务能力基线；
+- `E3` 负责比较双目标并存时的达标边界；
+- `E4` 负责观察内存限额与容量失败边界；
+- `E6` 负责组织功耗、温度与降频证据；
+- `E8` 负责验证长时间运行、恢复与热稳定性。
+
 E5 中，同一 7B 模型只有在所有 GPU 数配置均支持相同后端及并行机制时才计算强扩展；多实例吞吐增长单列，不冒充单请求加速。多租户公平性可使用各租户相对独占吞吐 x_i，计算 Jain 指数 (Σx_i)²/(kΣx_i²)，同时报告每租户 TTFT 和服务等级。
 
 E8 记录重启时间、请求丢失、RT 违约、内存增长及恢复到稳定吞吐的时间。驱动重置和热环境测试仅在存在可恢复测试路径和相应设备时增加；没有温箱数据不能宣称覆盖 −40～60℃ 全温域。
@@ -218,6 +236,8 @@ E8 记录重启时间、请求丢失、RT 违约、内存增长及恢复到稳
 
 T1 强扩展固定总模型及工作量，速度提升以参考节点数 n0 的完成时间为基准，效率 = 加速比/(n/n0)；弱扩展固定每节点请求负载，报告总有效吞吐和尾延迟。网络协议、交换机、MTU、拥塞配置和进程布局冻结。RDMA/NCCL 不可用时，TCP 回退单独成组。
 
+若 `T2/T1` 层级受商业 GPU 驱动、BSP 或运行时条件限制，无法完成 SylixOS 原生路径实测，则该层级结果降级为基线对照、建模分析或异构架构验证，不将缺失的原生 RTOS 数据写成正式对照结论。
+
 跨节点单向延迟需记录时钟同步方法与误差；误差不能满足精度要求时改测往返时间，不将其一半无条件当作单向延迟。
 
 ### 7.3 控制实验数量

20-实验与规划/04-论文写作规划.md

@@ -11,14 +11,14 @@
 
 ### 0.1 一句话定位
 
-> **用业界公认方法学，在 T5~T1 五类部署形态与 11 个代表档位上，系统评测大型跨平台实时操作系统这一类平台在任务关键系统中承载人工智能目标负载时的确定性、可预测性与实时保障表现，并同步评估人工智能目标负载的功能有效性与时效性。`SylixOS` 是主实验样例，`QNX`、`VxWorks`、`INTEGRITY`、`LynxOS-178` 等作为外部参照样本。**
+> **用业界公认方法学，在 T5~T1 五类部署形态与 11 个代表档位上，系统评测大型跨平台实时操作系统这一类平台在任务关键系统中承载人工智能目标负载时的确定性、可预测性与实时保障表现，并同步评估人工智能目标负载的功能有效性与时效性。`SylixOS` 是主实验样例，`QNX`、`VxWorks`、`INTEGRITY`、`LynxOS-178` 等作为外部参照样本。该框架统一的是建模、评估与对照方法，结论以各部署层级的有效区间与失效边界展开。**
 
 ### 0.2 三大核心贡献
 
 | 编号 | 贡献 | 来源整合 | 对标空白 |
 |------|------|----------|----------|
 | C1 | **大型跨平台 RTOS 对人工智能目标负载与关键保障负载的双目标实时保障优势** — 在同硬件、同负载下，以 `SylixOS` 为主实验样例，比对其与普通 Linux、PREEMPT_RT Linux 在 `TTFT/TPOT`、`deadline miss ratio`、`P99.9` 抖动与有效吞吐上的差异，并与 QNX、VxWorks、INTEGRITY、LynxOS-178 等外部样本形成理论参照 | 03-实验设计.md、07-方法论与评估工具链.md | 公开研究通常只测吞吐，缺少任务关键系统中的双目标评测 |
-| C2 | **T5~T1 五类部署形态与 11 个代表档位的统一验证矩阵** — 从 T5 控制端 RK3568 (1 GB/3 W) 到 T1 集群级 4×H100 (1.28 TB/25 kW)，以完整硬件颗粒度系统刻画 RTOS 机制优势随资源条件、拓扑和部署形态变化的规律与边界 | 02-基础设备与算力基础.md §0~§5 | 公开研究通常只覆盖单一平台或两档对比，缺少连续验证框架 |
+| C2 | **T5~T1 五类部署形态与 11 个代表档位的统一验证矩阵** — 从 T5 控制端 RK3568 (1 GB/3 W) 到 T1 集群级 4×H100 (1.28 TB/25 kW)，以完整硬件颗粒度系统刻画 RTOS 机制优势随资源条件、拓扑和部署形态变化的规律与边界；统一的是方法学与证据组织方式，不预设各档位收益幅度相同 | 02-基础设备与算力基础.md §0~§5 | 公开研究通常只覆盖单一平台或两档对比，缺少连续验证框架 |
 | C3 | **RTOS 数据与业界公开基准的可复现对齐方法** — 引入第三方文章的 CPU/内存/NPU/功耗实测方法学，在 SylixOS 上复现并对比，使 RTOS 结果具备外部校验与方法学可迁移性 | 03-实验设计.md、07-方法论与评估工具链.md | 国产 RTOS 在设备端 SoC 与边缘节点平台上的可外部校验数据明显不足 |
 
 ### 0.3 目标读者与发表场景
@@ -38,7 +38,7 @@
 第1章  引言 — 问题、动机、贡献概述
 第2章  背景与相关工作 — 人工智能目标负载特征 + RTOS 基础 + 差距分析
 第3章  T5~T1 五类部署形态验证矩阵 — 11 档位体系设计与现有设备锚点
-第4章  SylixOS 调度框架技术架构 — 五层技术栈与六大优化方向
+第4章  SylixOS 调度框架技术架构 — 五层技术栈、六大优化方向与低功耗专题线
 第5章  实验方法学 — 第三方基准复现 + 双目标场景 + 避坑约束
 第6章  大模型负载选型与配置 — 跨档位模型矩阵
 第7章  实验结果 — 基准对齐 + 双目标实时保障 + 能效 + 温度耦合
@@ -97,7 +97,7 @@
 | 3.2 全谱系总表 (11 档位) | T5-L→T5-M→T5-H→T4-L→T4-M→T3-L→T2-L→T2-M→T2-H→T1-L→T1-H 的容量/算力/功耗/散热/代表设备/状态 | 02-基础设备与算力基础.md §0.2 |
 | 3.3 设计原则 | 容量连续功耗阶跃；CUDA 栈贯通 T1/T2/T3；非 CUDA 控制端与设备端路线 (T5 全档 + T4-L)；现有硬件复用 (V100+RK3588 锚点)；BSP 最小化 (x86+ARM64 两类) | 02-基础设备与算力基础.md §0.3 |
 | 3.4 现有设备与采购计划 | P0 零成本起步 (T2-L+T4-L+T5-H)；一机两档 (RK3588 16 GB 同时充当 T4-L 与 T5-H)；T1/T2-H 云替代 | 02-基础设备与算力基础.md §6 |
-| 3.5 各部署形态定位与验证重点 | T1 跨节点分布式调度；T2 桌面/工作站单机多卡 NVLink；T3 边缘节点近源协同；T4 设备端 SoC 统一内存带宽隔离；T5 极致资源约束下的关键保障负载边界保持 | 02-基础设备与算力基础.md T1~T5 各 §.1 |
+| 3.5 各部署形态定位与验证重点 | T1 面向任务关键场景的跨节点分布式协同计算；T2 桌面/工作站单机多卡 NVLink；T3 边缘节点近源协同；T4 设备端 SoC 统一内存带宽隔离；T5 极致资源约束下的关键保障负载边界保持 | 02-基础设备与算力基础.md T1~T5 各 §.1 |
 
 **关键图表**:
 
@@ -112,15 +112,16 @@
 
 ### 第4章 SylixOS 调度框架技术架构
 
-**目标**: 600~800 词，将 `00-整体研究框架.md` 的五层技术栈和六大优化方向浓缩为文章的技术背景章。
+**目标**: 600~800 词，将 `00-整体研究框架.md` 的五层技术栈、六大优化方向与低功耗专题线浓缩为文章的技术背景章。
 
 | 小节 | 内容要点 | 来源映射 |
 |------|----------|----------|
 | 4.1 核心问题定义 | 用 RTOS 做 "LLM 推理资源的调度与协调"，并建立任务关键系统中的实时保障机制 | 00-整体研究框架.md §0 |
-| 4.2 五层技术栈 | L1 硬件层 → L2 RTOS 调度核 → L3 资源抽象 (加速器驱动/DMA/内存控制器) → L4 运行时 (任务图/流水线/内存池) → L5 模型层 (量化/KV Cache/投机解码) | 00-整体研究框架.md §2 |
+| 4.2 五层技术栈 | L1 硬件层（含时间同步/PTP） → L2 RTOS 调度核 → L3 资源抽象 (加速器驱动/DMA/内存控制器) → L4 运行时 (任务图/流水线/内存池) → L5 模型层 (量化/KV Cache/投机解码) | 00-整体研究框架.md §2 |
 | 4.3 LLM 推理阶段 → RTOS 任务映射 | Tokenizer→LOW, Embedding→HIGH, Attention→MAX, FFN→HIGH, KV Cache Write→MEDIUM, Sample→LOW；阶段特征矩阵 (计算/IO/延迟敏感/确定性/优先级) | 01-推理图任务调度.md §2 |
 | 4.4 六大优化方向概览 | 方向1 推理图任务调度 (Hybrid FP+EDF) → 方向2 KV Cache 内存池 → 方向3 加速器协同 → 方向4 量化感知调度 → 方向5 中断与实时 → 方向6 能耗热管理 | 00-整体研究框架.md §3, 01~06 子文档 |
-| 4.5 SylixOS BSP 适配要点 | x86 BSP (V100/H100 CUDA 驱动, NVLink, RDMA)、ARM64 BSP (RK3588/RK3576/RK3568 NPU 驱动, T234 Jetson BSP)、内存分区限额 (一机两档)、跨核通信 (M0+RPMsg) | 02-基础设备与算力基础.md §7 (BSP Checklist) |
+| 4.5 面向小型化与低功耗方向的专题线 | 该专题线主要锚定 `T5/T4`，把调度、内存、量化、加速器协同、中断与能耗机制收束到受限功耗、体积、散热与内存预算场景中观察 | 00-整体研究框架.md §3.1 |
+| 4.6 SylixOS BSP 适配要点 | x86 BSP (V100/H100 CUDA 驱动, NVLink, RDMA)、ARM64 BSP (RK3588/RK3576/RK3568 NPU 驱动, T234 Jetson BSP)、内存分区限额 (一机两档)、跨核通信 (M0+RPMsg) | 02-基础设备与算力基础.md §7 (BSP Checklist) |
 
 **关键图表**:
 
@@ -129,7 +130,7 @@
 | Fig.3 | 五层技术栈架构图 | L1~L5 层叠 + 每层关键组件 + 层间接口 |
 | Fig.4 | LLM 推理 DAG → RTOS 任务图 | 推理阶段的有向无环图, 标注每阶段优先级 (MAX/HIGH/MEDIUM/LOW) 和可抢占性 |
 | Tab.5 | 推理阶段特征矩阵 | 阶段 × (计算密集度/IO 密集度/延迟敏感度/确定性要求/RTOS 优先级) |
-| Tab.6 | 六大优化方向概览 | 方向 × (核心问题/关键手段/目标指标/对应章节) |
+| Tab.6 | 六大优化方向与低功耗专题线概览 | 方向/专题 × (核心问题/关键手段/目标指标/对应章节) |
 
 ---
 
@@ -139,13 +140,15 @@
 
 | 小节 | 内容要点 | 来源映射 |
 |------|----------|----------|
-| 5.1 方法论框架 | `G0~G4` 准入 → `O0~O4` 对照 → 负载建模 → 机制实现 → 实测验证 → 跨档位分析 | 07-方法论与评估工具链.md §1、§5、§6、§9 |
+| 5.1 方法论框架 | `G0~G4` 准入 → `O0~O4` 对照 → 负载建模 → 机制实现 → 实测验证 → 跨档位分析；统一的是建模与评估方法，结论按有效区间与失效边界展开 | 07-方法论与评估工具链.md §1、§5、§6、§9 |
 | 5.2 第三方基准复现方法学 | 引入第三方文章的 5 维度方法 (CPU/内存/NPU/功耗/温度)；在 SylixOS 上重跑等价工具链，与文章数据对比 | 03-实验设计.md §4、07-方法论与评估工具链.md §8 |
 | 5.3 混合负载实验设计四原则 | 原则1: 混合负载；原则2: 尾部时延指标；原则3: 突发场景；原则4: 调度精细度 | 03-实验设计.md §5、§6 |
 | 5.4 功耗真测强制约束 | 禁止仅靠软件读数；DC 功率计 + INA226 采集板强制；采样 ≥1 Hz | 03-实验设计.md §2.4、§4 |
 | 5.5 温度监控强制约束 | 烤机 1 h 稳态 <75 ℃ 才采样；≥85 ℃ 数据作废；全程温度日志 | 03-实验设计.md §2.4、§4 |
 | 5.6 环境元数据强制清单 | OS/内核/BSP/固件/驱动/室温/散热/工具/量化/时间戳等元数据强制记录 | 03-实验设计.md §11、07-方法论与评估工具链.md §10 |
 | 5.7 对照组设计 | OS 层: `O0` 普通 Linux / `O1` PREEMPT_RT Linux / `O2` SylixOS 默认 / `O3` SylixOS 优化 / `O4` PREEMPT_RT 等预算调优；KVM/Docker 仅作为扩展对照 | 03-实验设计.md §5 |
+| 5.7A 管控边界说明 | 区分 CPU 侧 RTOS 可调度域与 GPU/NPU 设备执行域；T2/T1 的重点是 CPU 侧关键保障负载保护与系统协同边界，不把 GPU 内部调度写成 RTOS 直接收益 | 00-整体研究框架.md §2、03-实验设计.md §2、§3 |
+| 5.7B 证据层级说明 | 核心档位以实测为主；受驱动与 BSP 约束的扩展档位可使用基线对照、建模分析与条件验证，未完成的原生 RTOS 路径不写成正式结果 | 03-实验设计.md §1、§7 |
 | 5.8 研究问题到实验映射 | 明确 `RQ1~RQ4` 分别由哪些实验单元、场景编号与结果章节支撑，避免论文章节与实验表脱节 | 03-实验设计.md §1、§7 |
 | 5.9 场景编号到结果章节映射 | 明确 `L0~L7` 在论文中的归属位置：哪些是基线、哪些是核心双目标证据、哪些是扩展或压力场景 | 03-实验设计.md §6、§7 |
 
@@ -194,7 +197,7 @@
 | 小节 | 内容要点 | 来源映射 |
 |------|----------|----------|
 | 7.1 基准对齐结果 (第一层判据) | SylixOS 在 RK3588 上的 CPU 单核/多核、内存带宽、NPU FPS、3B LLM tok/s 与第三方文章基线的偏差 | 03-实验设计.md §4、07-方法论与评估工具链.md §8 |
-| 7.2 低功耗结果 | 对应 `RQ3`；以 `L1/L2` 为主，报告 `P_idle / P_prefill / P_decode / E_per_token` 分阶段功耗曲线；T2-L (V100) 与 T4-L/T5-H (RK3588) 两平台对照；SylixOS vs 普通 Linux / PREEMPT_RT Linux 的能效差异 | 03-实验设计.md §4、§6、06-能耗与热管理.md |
+| 7.2 低功耗结果 | 对应 `RQ3`；以 `L1/L2` 为主，报告 `P_idle / P_prefill / P_decode / E_per_token` 分阶段功耗曲线；T2-L (V100) 与 T4-L/T5-H (RK3588) 两平台对照；SylixOS vs 普通 Linux / PREEMPT_RT Linux 的能效差异；这一节同时承担面向小型化与低功耗方向应用副课题的核心结果窗口 | 03-实验设计.md §4、§6、06-能耗与热管理.md |
 | 7.3 低延迟结果 | 对应 `RQ1/RQ2`；以 `L0/L1` 为基线，报告 `T_irq / T_sched / T_ctx` `P50~Max` 与 `TTFT / TPOT` 尾延迟分布；SylixOS vs 普通 Linux / PREEMPT_RT Linux 的 `P99.9/Max/σ` 对比 | 03-实验设计.md §4~§6、05-中断与实时性保障.md |
 | 7.4 双目标实时保障结果 (★ 核心) | 对应 `RQ1`；以 `L2` 为主场景，并向 `L3/L4/L5/L7` 扩展；同时报告 `TTFT/TPOT`、`T_rt_max`、`jitter` 与有效吞吐；4 变体 (`O0/O1/O2/O3` 或含 `O4`)；30 min 全周期时间序列图 | 03-实验设计.md §5~§7 |
 | 7.5 多模型并发与突发场景 | 对应 `RQ2/RQ4`；覆盖 `L3/L5/L6/L7`，讨论多模型流水线优先级公平性、突发加载/切换瞬间实时性保持，以及 GPU/NPU 多请求调度公平性 | 03-实验设计.md §6、10-研究框架/01~03 |
@@ -265,7 +268,7 @@
 
 | 小节 | 内容要点 | 来源映射 |
 |------|----------|----------|
-| 9.1 适用场景边界 | 资源更受限或混合负载更强的档位通常更容易体现 RTOS 优势；资源充裕且目标偏纯吞吐时，优势可能收窄 | 01-研究逻辑说明.md §10、03-实验设计.md §10 |
+| 9.1 适用场景边界 | 资源更受限或混合负载更强的档位通常更容易体现 RTOS 优势；资源充裕且目标偏纯吞吐时，优势可能收窄；T1 仅限任务关键场景中的分布式协同计算平台，不覆盖通用 AI 训练集群 | 01-研究逻辑说明.md §10、03-实验设计.md §10 |
 | 9.2 威胁有效性 | (1) RKLLM 移植风险；(2) V100 驱动成熟度；(3) sysbench/stress-ng 等工具的可移植性；(4) 量化精度差异控制；(5) 室温/散热波动 | 03-实验设计.md §3、§11 |
 | 9.3 与已有工作的关系 | vs vLLM/TGI (服务器级, 无实时保证)、vs NPU SDK (封闭黑箱)、vs CUDA Stream (无实时分析)、vs 第三方文章 (仅 Linux, 仅 RK3588, 未测实时性) | 00-整体研究框架.md §6 |
 | 9.4 方法论局限 | 第三方来源数量有限；扩展档位依赖云租或后续采购；消融实验现阶段主要集中在现有核心平台；未完成档位不能写成正式结果 | 03-实验设计.md §10、07-方法论与评估工具链.md §10 |
@@ -291,7 +294,7 @@
 | **02-基础设备与算力基础.md** | §3 (验证矩阵) | §4.5 (BSP 适配), §6.2 (模型矩阵), §7.8 (跨档位曲线), §8.1 (档位趋势), §8.5 (BSP 风险) |
 | **03-实验设计.md** | §5 (实验方法学), §7.4 (混合负载) | §2.1~§2.3 (负载与平台), §5.7 (对照组), §6 (模型选型), §7.2~§7.7 (功耗/延迟/并发/突发/异构), §8.2 (优越性量化), §9.2 (威胁有效性) |
 | **01-研究逻辑说明.md** | §1 (核心问题), §9 (贡献排序) | §2 (研究对象), §9.1 (适用边界), §10 (最终闭环) |
-| **00-整体研究框架.md** | §4 (技术架构) | §1 (核心问题), §2.4 (相关工作), §8.3 (根因分析), §10.3 (开放问题) |
+| **00-整体研究框架.md** | §4 (技术架构) | §1 (核心问题), §2.4 (相关工作), §7.2 (低功耗专题线), §8.3 (根因分析), §10.3 (开放问题) |
 | **01-推理图任务调度.md** | §4.3 (任务映射) | §7.4 (混合负载调度模型), §8.3 (根因) |
 | **02-KV-Cache与内存管理.md** | §4.4 (方向2 概览) | §7.4 (KV Cache 对实时任务的影响), §8.4 (能效) |
 | **03-加速器协同调度.md** | §4.4 (方向3 概览) | §7.7 (异构核分配), §8.3 (根因) |