嵌(qian)入(ru)式(shi)多核處理器(qi)中(zhong)的任務(wu)遷移與負載均衡算法(fa)設計與性能(neng)對比
背景(jing)(jing)介紹(shao) 目前嵌(qian)入式開發為了(le)追求穩(wen)定性、可(ke)靠性，多(duo)(duo)(duo)核處理器多(duo)(duo)(duo)使用靜(jing)態任(ren)(ren)務(wu)(wu)調度架(jia)構，靜(jing)態分配CPU、進程(APP)、線程(Task)、任(ren)(ren)務(wu)(wu)(runnable)的多(duo)(duo)(duo)層調用關(guan)系樹。系統在低負載(zai)場(chang)(chang)景(jing)(jing)十分穩(wen)定，但高負載(zai)場(chang)(chang)景(jing)(jing)無法實(shi)時優化多(duo)(duo)(duo)核負載(zai)，造成任(ren)(ren)務(wu)(wu)延(yan)遲。 本文介紹(shao)了(le)一種(zhong)多(duo)(duo)(duo)核實(shi)時負載(zai)均衡(heng)的調度架(jia)構，均衡(heng)多(duo)(duo)(duo)核CPU資(zi)…
基于事(shi)件驅動的嵌入式系統低功(gong)耗設(she)計：從傳(chuan)感器采樣到休(xiu)眠喚(huan)醒(xing)優(you)化
低(di)功耗的(de)概念 肚(du)子餓(e)的(de)時(shi)(shi)候(hou)，睡著了(le)也就不覺得餓(e)了(le)于是(shi)乎，難得的(de)雙休日宅(zhai)在家(jia)中(zhong)補覺，往(wang)往(wang)也就 一(yi)天只吃(chi)一(yi)餐飯了(le)技術宅(zhai)人(ren)_大體如(ru)此(ci)。 應該沒有人(ren)能在夢(meng)游(you)的(de)時(shi)(shi)候(hou)干活吧？所(suo)以，平常工(gong)作的(de)時(shi)(shi)候(hou)，飯還是(shi)要吃(chi)的(de)。休眠(mian)(mian)和干活應該是(shi)一(yi)對矛盾體。于是(shi)乎，芯片數(shu)據手冊上那些小的(de)出奇的(de)休眠(mian)(mian)功耗，似乎大部(bu)分時(shi)(shi)…
基于 Zephyr RTOS 的嵌入(ru)式藍牙 Mesh 網絡(luo)節點設計與網絡(luo)容量(liang)測試
摘要(yao)： 本(ben)文(wen)主要(yao)探討基于 Zephyr RTOS 的嵌入式藍牙(ya) Mesh 網(wang)絡(luo)節點設計，并對(dui)網(wang)絡(luo)容量進行測試。在物聯網(wang)快速發展的背景下，藍牙(ya) Mesh 技術因其(qi)可擴展性強、組(zu)網(wang)靈(ling)活等(deng)優勢(shi)，被廣泛應用(yong)(yong)于智(zhi)能家(jia)居、工業(ye)自動化等(deng)領域(yu)。本(ben)文(wen)詳細(xi)闡述(shu)了節點硬件(jian)(jian)選型、軟件(jian)(jian)架(jia)構(gou)搭建以及(ji)在網(wang)絡(luo)容量測試過程中采(cai)用(yong)(yong)的測試方法…
超大規(gui)模模型訓練中的 ZeRO 優(you)化器與混(hun)合精度通信壓縮技術
引言 在人工智能領域，超(chao)大規(gui)模(mo)模(mo)型（如 GPT-4、LLaMA 等）的訓練(lian)面(mian)臨著顯存不(bu)足、通(tong)信(xin)開銷大、訓練(lian)效率低等挑戰。為(wei)(wei)解決(jue)這(zhe)些問題，研(yan)究(jiu)人員提(ti)出了(le)一(yi)系(xi)列(lie)優(you)化(hua)技(ji)術，其中 ZeRO 優(you)化(hua)器與混合精度通(tong)信(xin)壓縮技(ji)術成為(wei)(wei)了(le)當前的研(yan)究(jiu)熱點(dian)。本文(wen)將深入探(tan)討這(zhe)兩種技(ji)術的原理、優(you)勢及協同(tong)應(ying)用(yong)，為(wei)(wei)讀(du)者(zhe)呈現超(chao)大規(gui)模(mo)…
聯邦學習(FL)中的梯度(du)噪(zao)聲注入與差(cha)分(fen)隱私(si)保護平衡策略
一、引言 隨著數據(ju)隱私保護需求(qiu)的日益增長，傳統集中式機(ji)器學(xue)(xue)(xue)習架構面臨(lin)諸多(duo)挑戰。聯邦學(xue)(xue)(xue)習（Federated Learning, FL）作為一種去中心化的機(ji)器學(xue)(xue)(xue)習方(fang)(fang)式，允許多(duo)個參與方(fang)(fang)在不共享原始數據(ju)的前提下共同訓練模型(xing)，因此被廣泛應用于醫療(liao)、金融、移動(dong)設備等涉及隱私的領域。 然而(er)，盡(jin)管 FL 避免了原始數據(ju)的…
基于(yu)TinyML的嵌(qian)入(ru)式設備端(duan)語音(yin)喚(huan)醒詞檢(jian)測模型(xing)輕量化部署
摘(zhai)要(yao)(yao)： 隨著物聯(lian)網和智能設備(bei)的普及，語(yu)音(yin)(yin)喚(huan)醒(xing)功能已成(cheng)為(wei)人機(ji)交互的重要(yao)(yao)方(fang)(fang)式(shi)。傳統云端(duan)處理(li)的語(yu)音(yin)(yin)喚(huan)醒(xing)方(fang)(fang)案存在延遲高、隱私(si)風險大等問題(ti)，而TinyML（微型機(ji)器學習）技術(shu)的興起使得在資源受限(xian)的嵌(qian)入式(shi)設備(bei)上直接運行輕量級語(yu)音(yin)(yin)喚(huan)醒(xing)模型成(cheng)為(wei)可(ke)能。 本(ben)文(wen)詳(xiang)細(xi)介紹了(le)基于(yu)TinyML的嵌(qian)入式(shi)設備(bei)端(duan)語(yu)音(yin)(yin)喚(huan)醒(xing)詞檢測…
嵌(qian)入(ru)式(shi)無(wu)線通信中(zhong)的自適應(ying)跳頻抗干擾算法與頻譜(pu)效率分(fen)析
關鍵詞：自(zi)適應跳頻(pin)（AFH）、ISM 2.4GHz頻(pin)段(duan)、頻(pin)譜利(li)用率(lv)(lv)、抗干擾優化、嵌入式系統設計 引言(yan)：無線(xian)通信的永恒挑戰 在IoT設備密集的2.4GHz ISM頻(pin)段(duan)（WiFi/藍牙/Zigbee共存環境），固定跳頻(pin)模式會導(dao)致頻(pin)譜資源(yuan)浪(lang)費與碰撞概率(lv)(lv)激增。我們基(ji)于STM32U575+ESP8266硬件(jian)平(ping)臺，提(ti)出(chu)一種動態信道質量評估(QCA)與快…
嵌入式系統硬件安全：物(wu)理(li)不可克(ke)隆功能（PUF）密鑰(yao)生成與防側信道攻擊設(she)計(ji)
引(yin)言 隨著(zhu)物聯網(wang)（IoT）、智(zhi)能設備(bei)和(he)工(gong)業控制系(xi)統的普及(ji)，嵌入(ru)式系(xi)統的安全性(xing)成為關乎數(shu)據隱私和(he)系(xi)統可靠(kao)性(xing)的核心問(wen)題。傳統的軟件加(jia)密方案已無法(fa)完全應對(dui)硬件層(ceng)面的威脅，例如密鑰(yao)泄(xie)露、芯片克(ke)隆(long)和(he)側信道攻擊（Side-Channel Attacks, SCA）。在此背景下(xia)，物理不可克(ke)隆(long)功能（Physical Unclonable Funct…
