forked from eaiadmin/rtos_llm_opt
update low-power subtopic and evidence framing
This commit is contained in:
@@ -166,6 +166,22 @@
|
||||
- 翼辉信息侧偏产业价值、案例与平台能力;
|
||||
- 项目组承担材料汇总、写作配合与整合支撑。
|
||||
|
||||
### 5.5 面向小型化与低功耗方向的 RTOS 智能负载应用
|
||||
|
||||
目标:
|
||||
|
||||
- 聚焦小型化设备、边缘控制节点、轻量智能终端中的人工智能目标负载部署问题;
|
||||
- 研究在严格功耗、体积、散热与内存预算下,RTOS 如何同时维持推理服务能力与关键保障任务实时性;
|
||||
- 形成一套适用于低功耗、资源受限系统的任务准入、运行降级与能耗治理方法。
|
||||
|
||||
更适合的分工:
|
||||
|
||||
- 罗蕾教授侧可重点参与资源约束建模、可调度性分析、低功耗系统方法学抽象与学术问题凝练;
|
||||
- 翼辉信息侧可重点参与 SylixOS 在小型化硬件平台上的机制实现、BSP 支撑与工程验证;
|
||||
- 项目组负责具体场景选取、实验执行、数据整理与跨平台对照分析。
|
||||
|
||||
这一主题与本项目现有 `T5/T4` 验证位置可以自然衔接,也更容易延伸到工业控制终端、车载边缘节点、轻量智能装备等应用语境。
|
||||
|
||||
## 6. 更现实的推进顺序
|
||||
|
||||
推进顺序以稳妥、小步、可验证为宜:
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user