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面向AI的实时控制基础系统实验设计

1. 实验目标

框架2的实验目标不是单纯比较“RTOS 比 Linux 快多少”，而是比较在人工智能目标负载进入实时控制系统后，不同基础系统结构能否同时维持：

1. 人工智能目标负载的时效性与功能有效性
2. 关键保障负载的时间边界
3. 系统协同层的资源秩序、恢复能力与解释性

2. 研究问题

编号	研究问题	核心观察量
RQ1	RTOS 直接控制域在 AI 目标负载进入后还能维持多强的关键保障边界	deadline miss ratio、P99/P99.9 jitter、外部接口响应
RQ2	推理运行域的模型、量化、框架和内存组织如何改变整体系统边界	TTFT/TPOT、峰值内存、长稳退化
RQ3	Linux / RTOS / Hypervisor 混合结构能否比单一系统结构提供更稳定的整体边界	三层指标同时达标情况、恢复与隔离效果
RQ4	MCU 路线与 SoC 路线的边界分别是什么	静态编排能力、统一内存竞争、功耗与体积约束下的成立区间

3. 对照结构

框架2的主对照组如下：

编号	配置	作用
O0	普通 Linux	通用系统基线
O1	PREEMPT_RT Linux	实时增强 Linux 的边界
O2	RTOS 原生配置	RTOS 直接控制域能力
O3	混合基础系统配置	Linux + RTOS + Hypervisor 或等价协同结构

必要时可继续细分：

• O3a 无 Hypervisor 的双系统结构
• O3b 带 Hypervisor 的隔离结构
• O3c 加入规则兜底与异常切换的完整结构

4. 场景编号

编号	场景	目的
L0	仅关键保障负载	观察关键保障负载下界
L1	仅人工智能目标负载	观察 AI 目标负载独立行为
L2	关键保障负载 + AI 目标负载	核心双目标场景
L3	L2 + CPU / 中断竞争	观察 RTOS 直接控制域边界
L4	L2 + 内存 / DMA / 总线竞争	观察系统协同域边界
L5	L2 + 网络 / 存储 / 模型加载	观察运行时与后台服务影响
L6	L2 + 规则兜底 / 降级切换	观察闭环安全边界
L7	L2 + 突发 / 过载 / 恢复	观察长稳、异常与恢复能力

5. 实验单元

编号	实验单元	主要覆盖问题
E0	设备、驱动与基础软件准入	全部
E1	RTOS 直接控制域微基准	RQ1
E2	推理运行域基线	RQ2
E3	双目标共存对照	RQ1/RQ2
E4	混合结构协同对照	RQ3
E5	MCU 路线静态编排实验	RQ4
E6	SoC 路线统一内存与总线竞争实验	RQ3/RQ4
E7	规则兜底与异常切换实验	RQ3
E8	长稳、热状态与恢复实验	RQ2/RQ3/RQ4

6. 分路线实验重点

6.1 MCU 路线

MCU 路线优先组织：

• 小模型 / 小算子与控制任务静态编排；
• 固定内存池与固定执行窗口；
• 开发套件、代码生成与部署检查能力；
• 极低功耗与极小内存条件下的成立区间。

6.2 SoC 路线

SoC 路线优先组织：

• Linux / RTOS 的分工；
• Hypervisor 资源切分；
• 统一内存、DMA、总线和 NPU/GPU 竞争；
• 设备级受限散热、受限功耗与长稳边界。

7. 指标结构

7.1 人工智能目标负载层

• TTFT
• TPOT
• 端到端响应时间
• 功能有效性
• 长时间稳定性

7.2 关键保障负载层

• deadline miss ratio
• P99/P99.9 jitter
• 观测最大响应时间
• 外部接口响应时间

7.3 系统协同层

• 有效吞吐
• 资源隔离效果
• E/token
• 温度与热漂移
• 异常切换与恢复时间

8. 解释边界

框架2特别强调三条解释边界：

1. GPU/NPU 内部执行行为不直接等价于 RTOS 收益
2. 混合结构的收益必须拆分为 RTOS 收益、协同结构收益和运行时收益
3. MCU 路线与 SoC 路线的结论不得直接互相替代

9. 当前结论

框架2的实验设计，不再围绕“单系统性能竞赛”组织，而是围绕“人工智能进入实时控制系统后的整体边界是否成立”来组织。