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# AI 预算调度与控制保护
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## 1. 任务模型
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控制任务表示为：
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```text
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τc = (Tc, Dc, Cc, Pc)
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```
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其中 `T` 为周期、`D` 为截止期、`C` 为执行需求、`P` 为优先级。
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AI 任务表示为：
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```text
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τai = (arrival, deadline, budget_cpu, budget_mem,
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budget_power, quality_level, droppable)
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```
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AI 任务必须声明是否可丢弃、是否允许跳帧以及可接受的最低质量等级。
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## 2. 调度原则
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- 控制任务使用固定优先级或已验证的实时调度策略；
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- AI 使用低优先级后台、预算服务器或可中止任务；
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- 将长推理拆分为可抢占或可中断阶段；
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- 不可抢占 NPU/GPU 执行段必须测量并纳入控制响应时间；
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- AI 请求只有在时间、内存和功耗预算同时满足时才准入。
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## 3. 准入条件
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```text
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schedulable(control | ai_load)
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AND peak_memory <= M_budget
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AND predicted_power <= P_budget
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AND result_deadline_feasible
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AND quality >= Q_min
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```
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准入失败时，系统可以拒绝请求、推迟非关键输入、跳帧或选择更小模型，不能无限排队。
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## 4. 控制保护机制
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- 控制代码、数据和栈静态分配；
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- AI 与控制使用独立内存池；
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- 关键中断优先于 NPU、摄像头和通信完成中断；
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- 日志采用预分配缓冲并异步输出；
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- AI 执行前检查控制裕量；
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- AI 超时后结果直接失效；
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- 看门狗覆盖 AI 运行时和设备驱动卡死。
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## 5. 消融验证
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逐项移除预算服务器、内存池、中断隔离、准入和降级机制，比较控制尾延迟、AI 按期率和能耗，识别收益来源。
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