嵌入式多核处理器中的任务迁移与负载均衡算法设计与性能对比

背景介绍 目前嵌入式开发为了追求稳定性、可靠性，多核处理器多使用静态任务调度架构，静态分配CPU、进程(APP)、线程(Task)、任务(runnable)的多层调用关系树。系统在低负载场景十分稳定，但高负载场景无法实时优化多核负载，造成任务延迟。 本文介绍了一种多核实时负载均衡的调度架构，均衡多核CPU资…

基于事件驱动的嵌入式系统低功耗设计：从传感器采样到休眠唤醒优化

低功耗的概念 肚子饿的时候，睡着了也就不觉得饿了于是乎，难得的双休日宅在家中补觉，往往也就 一天只吃一餐饭了技术宅人_大体如此。 应该没有人能在梦游的时候干活吧？所以，平常工作的时候，饭还是要吃的。休眠和干活应该是一对矛盾体。于是乎，芯片数据手册上那些小的出奇的休眠功耗，似乎大部分时…

基于 Zephyr RTOS 的嵌入式蓝牙 Mesh 网络节点设计与网络容量测试

摘要： 本文主要探讨基于 Zephyr RTOS 的嵌入式蓝牙 Mesh 网络节点设计，并对网络容量进行测试。在物联网快速发展的背景下，蓝牙 Mesh 技术因其可扩展性强、组网灵活等优势，被广泛应用于智能家居、工业自动化等领域。本文详细阐述了节点硬件选型、软件架构搭建以及在网络容量测试过程中采用的测试方法…

超大规模模型训练中的 ZeRO 优化器与混合精度通信压缩技术

引言 在人工智能领域，超大规模模型（如 GPT-4、LLaMA 等）的训练面临着显存不足、通信开销大、训练效率低等挑战。为解决这些问题，研究人员提出了一系列优化技术，其中 ZeRO 优化器与混合精度通信压缩技术成为了当前的研究热点。本文将深入探讨这两种技术的原理、优势及协同应用，为读者呈现超大规模…

联邦学习(FL)中的梯度噪声注入与差分隐私保护平衡策略

一、引言 随着数据隐私保护需求的日益增长，传统集中式机器学习架构面临诸多挑战。联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种去中心化的机器学习方式，允许多个参与方在不共享原始数据的前提下共同训练模型，因此被广泛应用于医疗、金融、移动设备等涉及隐私的领域。 然而，尽管 FL 避免了原始数据的…

基于TinyML的嵌入式设备端语音唤醒词检测模型轻量化部署

摘要： 随着物联网和智能设备的普及，语音唤醒功能已成为人机交互的重要方式。传统云端处理的语音唤醒方案存在延迟高、隐私风险大等问题，而TinyML（微型机器学习）技术的兴起使得在资源受限的嵌入式设备上直接运行轻量级语音唤醒模型成为可能。 本文详细介绍了基于TinyML的嵌入式设备端语音唤醒词检测…

嵌入式无线通信中的自适应跳频抗干扰算法与频谱效率分析

关键词：自适应跳频（AFH）、ISM 2.4GHz频段、频谱利用率、抗干扰优化、嵌入式系统设计 引言：无线通信的永恒挑战 在IoT设备密集的2.4GHz ISM频段（WiFi/蓝牙/Zigbee共存环境），固定跳频模式会导致频谱资源浪费与碰撞概率激增。我们基于STM32U575+ESP8266硬件平台，提出一种动态信道质量评估(QCA)与快…

嵌入式系统硬件安全：物理不可克隆功能（PUF）密钥生成与防侧信道攻击设计

引言 随着物联网（IoT）、智能设备和工业控制系统的普及，嵌入式系统的安全性成为关乎数据隐私和系统可靠性的核心问题。传统的软件加密方案已无法完全应对硬件层面的威胁，例如密钥泄露、芯片克隆和侧信道攻击（Side-Channel Attacks, SCA）。在此背景下，物理不可克隆功能（Physical Unclonable Funct…