嵌入式Linux实时性改造：Xenomai双核方案与PREEMPT_RT性能对比

引言 在工业控制、机器人、汽车电子等领域，实时性是嵌入式系统的关键需求。传统Linux内核由于调度机制的限制，难以满足微秒级响应的要求。为了解决这一问题，开源社区提出了多种实时性改造方案，其中Xenomai双核架构和PREEMPT_RT补丁是目前主流的选择。本文将从技术原理、性能表现和适用场景三个方面…

了解自动驾驶的嵌入式视觉SoC中ISP与NPU

自动驾驶的嵌入式视觉SoC（System on Chip，片上系统）是自动驾驶汽车实现环境感知、决策和控制的核心硬件组件，它集成了多种功能模块，以实现高效、实时的视觉处理与智能分析。其架构一般由CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、ASIC（专用集成电路）、ISP（图像信号处理器）、接口控制器、内部总线…

基于LoRaWAN 2.4GHz的星型拓扑网络抗干扰与频谱效率提升方案

1. 引言 随着物联网（IoT）技术的快速发展，低功耗广域网（LPWAN）在智慧城市、工业物联网（IIoT）、智能家居等领域的应用日益广泛。LoRaWAN作为一种主流的LPWAN技术，凭借其远距离、低功耗和低成本的优势，成为大规模物联网部署的首选方案之一。然而，传统的Sub-GHz LoRaWAN（如868MHz/915MHz）在频谱…

大语言模型（LLM）中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型（LLM）参数规模的增长，推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长，而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB（例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存）。为此，KV缓存压缩与动态稀疏注意力成为提升效率的关键技术。 1）KV缓存压缩 …

基于扩散模型的高分辨率图像生成加速与显存优化

一. 什么是扩散模型 扩散模型是近年来快速崛起的生成式人工智能模型，通过模拟物理中的扩散过程（如墨水在水中扩散），逐步将随机噪声转化为有意义的图像、音频或其他数据。 扩散模型的核心就是破坏与重建. 破坏: 前向扩散（加噪） 像把一幅画反复泼墨，逐步添加噪声直至变成完全随机的噪声图。 重建:…

基于RISC-V向量扩展（RVV）的嵌入式DSP算法加速与指令集优化

随着嵌入式系统对高性能和低功耗需求的不断提升，**RISC-V 向量扩展（RVV）**为数字信号处理（DSP）算法加速提供了一个高效且灵活的解决方案。本文将围绕RVV的基本架构、关键指令、在DSP算法（如FIR滤波、FFT等）中的优化应用以及实战开发经验进行深入解析，帮助开发者更好地构建基于RISC-V的高效嵌入…

嵌入式边缘计算场景下FPGA动态部分重配置技术实践

引言 随着物联网、工业自动化和智能驾驶等领域的快速发展，嵌入式边缘计算因其低延迟、高实时性的特点成为关键支撑技术。与此同时， FPGA动态部分重配置（Dynamic Partial Reconfiguration, DPR） 技术通过硬件逻辑的灵活切换，为边缘计算场景提供了高效能、低功耗的解决方案。本文将深入探讨两者的结…

多模态大模型(VLMM)中的跨模态对齐损失函数设 计与微调策略

1 引言 随着人工智能技术的快速发展 ，多模态大模型(Vision-Language Multi modal Models, VLMM)已成为当前研究的热 点。这类模型能够同时处理和理解视觉与语言信息 ，在图像描述生成、视觉问答、跨模态检索等任务上展现出强大 能力。然而 ，如何有效地对齐不同模态的表示空间 ，仍然是提升模型性能的…