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10-研究框架/00-整体研究框架.md

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 本研究评估的是：RTOS 在智能负载进入任务关键系统后，对系统秩序、时序边界与资源边界的维持能力。
 
+在这条主线之下，项目另设一个**面向小型化与低功耗方向的应用副课题**。这一副课题不改变“大型跨平台实时操作系统”作为研究对象的定位，主要用于在 `T5/T4` 两类部署形态中集中观察：当系统同时受到功耗、体积、散热与内存预算约束时，RTOS 对人工智能目标负载与关键保障负载双目标达标能力的支撑边界。
+
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 ## 1. 问题空间：五类部署形态、五种算力基础与三类系统负载
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 | T4 设备端 SoC | 设备本体内的统一内存异构平台 | 工业 SoC、车规 SoC、端侧 AI 模组 | CPU/NPU/GPU 共享资源与带宽隔离 |
 | T3 边缘节点 | 设备附近的就地计算节点 | 边缘盒子、边缘工控机、Jetson/IGX 节点 | 近源推理、多任务并发、热与供电约束 |
 | T2 桌面 / 工作站单机 | 单机高密度本地推理与研发验证平台 | RTX 工作站、多 GPU 单机、实验室服务器 | 单机多卡调度、互联拓扑与公平性 |
-| T1 服务器 / 集群 | 多节点大模型服务与分布式协同平台 | x86/ARM 服务器、多 GPU、多节点集群 | 跨节点通信、分布式调度与规模扩展 |
+| T1 服务器 / 集群 | 面向任务关键场景的分布式协同计算平台 | x86/ARM 服务器、多 GPU、多节点集群 | 跨节点通信、分布式协同与规模扩展 |
 
 这五类部署形态首先依据**部署位置与系统角色**划分，其次才是容量和功耗。
 
+其中，`T1` 不表示通用训练机房或公网高吞吐推理集群，而是任务关键系统中的机架式协同计算平台。它承担的是全局状态管控、多源信息融合推理和跨节点决策协同等任务。
+
 ### 1.2 五种算力基础
 
 | 算力基础 | 资源形态 | 代表平台 | 对 RTOS 的主要挑战 |
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 │ 调度器、中断管理、同步机制、时钟、内存、隔离与恢复机制           │
 ├───────────────────────────────────────────────────────────────┤
 │ L1 硬件与互联层                                                 │
-│ SoC、加速器、统一内存、显存、缓存、总线、NVLink、网络互联        │
+│ SoC、加速器、统一内存、显存、缓存、总线、NVLink、网络互联、PTP   │
 └───────────────────────────────────────────────────────────────┘
 ```
 
@@ -113,6 +117,11 @@ FFN / 设备计算              → 可流水化计算任务
 - 哪些资源需要隔离；
 - 哪些竞争会直接破坏关键保障负载。
 
+这里还要明确区分两类执行单元：
+
+- CPU 侧软件任务、系统调用、中断处理和资源治理逻辑，处于 RTOS 可调度与可分析范围；
+- GPU/NPU 等加速器内部算子流水线、显存调度和设备微架构执行行为，由驱动与硬件管理，不属于 RTOS 内核直接控制域。
+
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 ## 3. 研究主线：实时保障机制
@@ -134,7 +143,28 @@ FFN / 设备计算              → 可流水化计算任务
 
 > **RTOS 能否在多类目标负载并存时，让系统继续有边界。**
 
-### 3.1 研究方法总述
+### 3.1 面向小型化与低功耗方向的应用副课题
+
+在六个机制方向之外，项目设置一条面向应用落点的专题线：
+
+> **面向小型化与低功耗方向的应用副课题。**
+
+这条副课题主要聚焦 `T5` 控制端与 `T4` 设备端 SoC 两类部署形态，重点关注下面四类约束同时成立时的系统表现：
+
+1. **功耗预算刚性**：整机输入功率、空闲功耗与单位任务能耗需要被明确约束；
+2. **体积与散热受限**：被动散热、轻量散热或设备本体内封装条件下的持续运行能力；
+3. **内存与带宽预算有限**：统一内存、片上 NPU/GPU 与 CPU 共享资源时的竞争边界；
+4. **关键保障任务不可退让**：控制回路、联锁与外部接口时序边界必须持续满足。
+
+这条副课题不与“推理图任务调度、KV Cache 与内存管理、加速器协同调度、量化与精度感知调度、中断与实时性保障、能耗与热管理”六个机制方向并列。它的作用是把这些机制组织成一个更聚焦的应用观察窗口，用于回答：
+
+- 小型化与低功耗系统是否仍能承载人工智能目标负载；
+- RTOS 在严格功耗与散热预算下如何维持关键保障负载边界；
+- 哪些机制组合最能体现 RTOS 相对普通 Linux 与 PREEMPT_RT Linux 的差异。
+
+因此，这一副课题承担的是“应用聚焦与证据收束”的角色，而不是新的并列机制方向。
+
+### 3.2 研究方法总述
 
 为了回答这个问题，研究方法采用一条统一证据链：
 
@@ -147,6 +177,8 @@ FFN / 设备计算              → 可流水化计算任务
 
 因此，本研究最终给出的是一套可复现、可比较、可解释的系统级证据链。
 
+这套统一框架统一的是研究对象定义、负载建模、评估指标与对照方法，不预设同一套机制会在所有档位取得同等收益。研究结论将以有效区间、失效边界和贡献来源的形式展开。
+
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 ## 4. 评价框架：双目标达标 + 系统协同稳定
@@ -239,10 +271,12 @@ FFN / 设备计算              → 可流水化计算任务
 ## 8. 预期研究成果
 
 1. **理论层**：任务关键系统中人工智能目标负载的实时保障问题定义与评价框架；
-2. **机制层**：围绕调度、隔离、内存、中断、能耗的 SylixOS 实时保障机制；
-3. **方法层**：覆盖 `T5~T1` 五类部署形态的统一实验方法学；
-4. **数据层**：普通 Linux、PREEMPT_RT 与 SylixOS 的跨档位实测对照数据；
-5. **论文层**：面向 RTSS、RTAS、EMSOFT、ISLPED 等方向的系统化论文与报告。
+2. **分析层**：面向人工智能目标负载与关键保障负载共存场景的可调度性建模、响应时间分析与边界推演方法；
+3. **机制层**：围绕调度、隔离、内存、中断、能耗的 SylixOS 实时保障机制；
+4. **方法层**：覆盖 `T5~T1` 五类部署形态的统一实验方法学；
+5. **数据层**：普通 Linux、PREEMPT_RT 与 SylixOS 的跨档位对照数据与边界证据；
+6. **应用层**：面向小型化与低功耗系统的专题化验证结论、边界解释与应用归纳；
+7. **论文层**：面向 RTSS、RTAS、EMSOFT、ISLPED 等方向的系统化论文与报告。
 
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