把模型放上板：边缘 AI 的任务画像与可行性边界（MCU/NPU 实战视角）
关键词
TinyML、MCU、NPU、CMSIS-NN、TFLite Micro、算力预算、峰值激活内存、端到端延迟、量化、前处理开销、任务分级
摘要
边缘侧能不能跑 AI，不取决于“能不能训练”，而取决于任务画像与资源预算是否被老老实实地做过：输入速率与分辨率、前处理算子链、网络 MACs/参数量、峰值激活内存、端到端时延、功耗与温升。这篇文章给出一套通用的方法：先用算力/内存/延迟三张预算表把任务刻画清楚，再把目标分成硬阈值/经典 DSP/轻量 DNN三个等级，逐步着陆到 MCU 或带 NPU 的 SoC。文中附带可直接复用的 Workload 基线与门槛线，避免“模型能跑起来但用不了”的情况。
目录
先画清任务：输入、速率、精度与失败代价
1.1 传感与数据通路画像（音频/IMU/摄像头）
1.2 指标口径：TPR/FPR、延迟预算、能耗预算
1.3 失败代价与降级路径（误报/漏报如何处理）
算力预算表：从 MACs 到周期
2.1 逐层 MACs 统计与等效吞吐（Hz→MAC/s）
2.2 MCU 与 NPU 的可用算力口径（主频×IPC×SIMD/加速核）
2.3 DSP/FFT/卷积的“热点”定位与替代算子（深度可分离、1×1、分组卷积）
内存预算表：参数、激活与中间缓冲
3.1 峰值激活内存的计算方法（逐层拓扑与复用）
3.2 im2col/FFT-conv 的额外缓冲与可关闭优化
3.3 SRAM/PSRAM/片外的读写代价与溢出保护
延迟预算表：端到端而非“单次推理”
4.1 前处理（重采样/MFCC/归一化）与 I/O DMA 的叠加
4.2 帧长/步长、批量与滑窗对实时性的影响
4.3 MCU 任务调度与中断抖动对闭环时延的占比
任务分级：先规则后模型，模型越小越好
5.1 硬阈值/统计量（能量、峰值、零交叉）
5.2 经典 DSP + 轻量分类器（SVM/朴素 Bayes）
5.3 轻量 DNN（DS-CNN、MobileNet 小型化、TCN）与量化优先级
平台画像：把模型拆到核上
6.1 Cortex-M（M4/M7）+ CMSIS-NN 的约束与玩法
6.2 带 NPU 的 SoC（卷积/激活/池化的 offload 边界）
6.3 存储布局与代码组织（常量/权重/激活分区）
基线与门槛：三类典型 Workload 的对齐方法
7.1 关键词唤醒、手势分类、低分辨率目标存在性
7.2 指标模板：p95 时延、峰值内存、每次推理能量
7.3 A/B：量化与剪枝对延迟/精度的实际收益
常见坑与止损清单
8.1 忽略前处理成本导致“推理快、端到端慢”
8.2 峰值激活估算错误、im2col 暴涨
8.3 片外内存抖动与 DMA/Cache 一致性问题
8.4 队列/缓冲策略错误引起的积压与功耗突增
1. 先把任务“画清楚”：输入、速率、精度与失败代价
1.1 任务画像清单（落表就能算）
把要做的边缘任务先量化到一张表，所有后续预算都从这张表推导。
| 字段 | 含义 | 示例（不要照抄，按你项目填） |
|---|---|---|
| 输入模态 | 音频 / IMU / 图像 / 多模 | 单通道 16 kHz PCM / 6 轴 IMU 400 Hz / 160×160 灰度 |
| 前处理 | 重采样、窗函数、MFCC/FFT、归一化、降采样 | 25 ms 窗、10 ms 步，40 维 MFCC |
| 推理周期 | 每秒触发次数（窗口+步长决定） | 100 Hz（10 ms 步长） |
| 目标指标 | TPR/FPR、mAP、延迟门限 | TPR≥0.95，FPR≤1%，端到端 ≤ 20 ms |
| 决策代价 | 误报/漏报成本、降级策略 | 误报可容忍（报警闪烁），漏报不可接受（安全相关） |
| 资源边界 | 峰值激活 SRAM、片外可用带宽、功耗 | SRAM ≤ 256 KB；外设带宽 40 MB/s；能耗 ≤ 5 mJ/次 |
| 部署形态 | MCU 裸核/RTOS / 带 NPU SoC | M7 + CMSIS-NN / SoC NPU 卷积 offload |
这张表的“推理周期”“延迟门限”“功耗”三项，是后续三张预算表（算力/内存/延迟）的约束来源。
1.2 数据通路与时间规范（端到端，而不是“单次推理”）
flowchart LR
S[传感器 DMA] --> P[前处理
(重采样/MFCC/缩放)]
P --> N[推理
(CMSIS-NN/TFLM/NPU)]
N --> Q[后处理
(阈值/非极大抑制/投票)]
Q --> D[决策/上报]
端到端延迟
L
L
L = 输入最后一个样本到达时刻 → 决策/上报时刻。推理周期
f
infer
f_{ ext{infer}}
finfer：由帧长/步长决定；例如 25 ms/10 ms → 100 Hz。任何“能跑满帧”的算法，只要
L
L
L 超过表格里的门限（比如 20 ms），就是不可用。
1.3 把 KPI 变成可复现的数：统计规范
检测/分类：TPR/FPR（或 ROC/PR 曲线），阈值由验证集定。时延：记录 p50/p95/p99 的 端到端
L
L
L；推理时间只是
L
L
L 的一部分。内存：峰值激活（SRAM） + 权重量（Flash/PSRAM）；记录最高水位。能耗：单次推理能量
E
E
E（mJ/inf）=
∫
I
(
t
)
V
d
t
int I(t),V,dt
∫I(t)Vdt；需要仪表采样或固件内采/算口径。稳定性：周期抖动
s
t
d
(
Δ
t
)
mathrm{std}(Delta t)
std(Δt)、异常触发次数（看门狗/重试/丢帧）。
2. 算力预算表：从 MACs 到周期与“屋脊线”（roofline）
2.1 逐层 MACs 公式（先算清“要干多少活”）
令输出特征图尺寸
H
o
×
W
o
H_o imes W_o
Ho×Wo，输入通道
C
i
C_i
Ci，输出通道
C
o
C_o
Co，卷积核
K
h
×
K
w
K_h imes K_w
Kh×Kw，分组
G
G
G：
标准卷积（Conv2D）
深度可分离（Depthwise）
Pointwise (1×1)
全连接（GEMM）
BN/激活/池化：近似为线性遍历（可按元素数 × 常数折算到“等效 MACs”或直接计字节搬运）。
先把模型逐层列出，累加得到一帧总 MACs：
M
A
C
s
total
mathrm{MACs}_{ ext{total}}
MACstotal。
2.2 从 MACs → 周期：用“峰值 × 效率”而不是拍脑袋
核心关系
C
peak
C_{ ext{peak}}
Cpeak：设备理论峰值（MAC/s），与主频、SIMD 宽度、DSP 指令管线相关。
η
compute
eta_{ ext{compute}}
ηcompute：实测效率（0–1），和算子类型、数据布局、缓存命中强相关。
如何得到
η
eta
η（必须测，不要猜）
在目标板上做 3 个微基准，得到“每秒可完成的 MAC”：
conv3x3_dw
conv1x1_gemm
gemm_mnk
把测到的 MAC/s 除以理论
C
peak
C_{ ext{peak}}
Cpeak，得到各算子族的
η
eta
η。预算时对每一层套它所属的
η
eta
η。
C++ 微基准骨架（CMSIS-NN/GEMM）
double bench_conv_dw3x3_q7(int H, int W, int C, int reps);
double bench_gemm_q7(int M, int N, int K, int reps);
struct KernelPerf { double conv3x3_dw_macs; double conv1x1_macs; double gemm_macs; double peak_macs; };
KernelPerf probe_device() {
KernelPerf r{};
r.conv3x3_dw_macs = bench_conv_dw3x3_q7(64,64,32,200); // 返回MAC/s
r.conv1x1_macs = bench_gemm_q7(64*64,32,16,400);
r.gemm_macs = bench_gemm_q7(128,128,64,200);
r.peak_macs = /* 主频×SIMD×(每拍MAC) 的理论值 */;
return r;
}
把层映射到性能族并估时
struct Layer { enum Type{Conv,Depthwise,Pointwise,FC} type; int Ho,Wo,Ci,Co,Kh,Kw,group; };
struct Estimate { double macs, t_ms; };
Estimate estimate_layer(const Layer& L, const KernelPerf& perf){
double macs=0, eta=0, peak=perf.peak_macs;
switch(L.type){
case Layer::Depthwise:
macs = 1.0 * L.Ho*L.Wo*L.Ci*L.Kh*L.Kw; eta = perf.conv3x3_dw_macs / peak; break;
case Layer::Pointwise:
macs = 1.0 * L.Ho*L.Wo*L.Ci*L.Co; eta = perf.conv1x1_macs / peak; break;
case Layer::Conv:
macs = 1.0 * L.Ho*L.Wo*L.Co*(L.Ci/L.group)*L.Kh*L.Kw; eta = perf.gemm_macs / peak; break;
case Layer::FC:
macs = 1.0 * L.Ci*L.Co; eta = perf.gemm_macs / peak; break;
}
double t = macs / (peak * std::max(eta, 1e-3)); // 秒
return {macs, t*1e3};
}
2.3 再加“屋脊线”：内存带宽可能才是瓶颈
很多小核 MCU 不是算力卡住，而是带宽/搬运卡住。用屋脊线模型估个下界：
算术强度
A
I
=
M
A
C
s
搬运字节数
AI = frac{mathrm{MACs}}{ ext{搬运字节数}}
AI=搬运字节数MACs计算下界
T
comp
=
M
A
C
s
C
peak
T_{ ext{comp}} = frac{mathrm{MACs}}{C_{ ext{peak}}}
Tcomp=CpeakMACs带宽下界
T
mem
=
搬运字节数
B
peak
T_{ ext{mem}} = frac{ ext{搬运字节数}}{B_{ ext{peak}}}
Tmem=Bpeak搬运字节数理论时间
T
≥
max
(
T
comp
,
T
mem
)
T ge max(T_{ ext{comp}}, T_{ ext{mem}})
T≥max(Tcomp,Tmem)
实战里“搬运字节数”包括：输入/权重/输出 + im2col/FFT 临时缓冲。一旦
T
mem
T_{ ext{mem}}
Tmem 占主导，要优先做：
降分辨率/降通道（降低激活尺寸）优先使用 depthwise + pointwise（减少权重搬运）关闭/改写 im2col（换 direct/Winograd，视内核实现）
2.4 把预算合起来：一帧推理时间与算力缺口
总推理时间粗算：
端到端延迟预算：
若
L
>
L >
L> 门限：先改前处理/分辨率/步长（影响最大），再砍模型（深度可分离、1×1、剪枝/量化），最后才考虑换平台或 NPU offload。
2.5 直接可用的模型→预算脚手架（最小化版）
用一份 JSON 列表描述网络，导入→估算→出表。
struct BudgetRow { std::string name; double macs; double t_ms; size_t bytes; };
std::vector<BudgetRow> estimate_model(const std::vector<Layer>& net, const KernelPerf& perf, double B_peak){
std::vector<BudgetRow> rows; rows.reserve(net.size());
for (size_t i=0;i<net.size();++i){
auto e = estimate_layer(net[i], perf);
size_t bytes = /* 估算该层搬运(输入+权重+输出+临时) */;
double t_mem_ms = 1000.0 * bytes / std::max(1.0, B_peak);
rows.push_back({ "L"+std::to_string(i), e.macs, std::max(e.t_ms, t_mem_ms), bytes });
}
return rows;
}
把
导成 CSV，附上 p95/p99 端到端的目标线，团队就知道“哪层在吃时间/吃带宽”，后续改动可量化对比。
rows
2.6 三条“第一优先级”改造
前处理先降采：把 160×160 改 128×128（或音频 40 维 → 32 维），推理时间立刻成比例下降。把标准卷积替换成 depthwise+pointwise：MACs 大幅下降，激活/权重搬运也跟着降。量化优先：整条链（前处理/推理/后处理）统一到 int8，避免在板上来回量化/反量化。
3. 内存预算表：参数、激活与中间缓冲
3.1 三类内存分项与口径
权重/常量（Flash/ROM/PSRAM）：模型参数、BN 常量、查表等。部署时对齐到 4/8 字节，利于 DMA 与总线访问。激活（SRAM，高优先）：逐层中间特征图与其生命周期的峰值叠加，是实时性的硬约束。临时缓冲（SRAM）：算子需要的工作区（如
im2col
预算口径：峰值激活 + 峰值临时 ≤ 可用 SRAM（预留 ≥20% 余量给系统与栈）。
3.2 峰值激活的“生命周期”计算
将网络视作有向无环图（DAG）。每个张量
T
i
T_i
Ti 有生产时刻与最后使用时刻，在这两个时刻之间占用内存。峰值激活为所有“同时存活”的张量之和的最大值。
ASCII 时序示意
Layer: L1 ---- L2 ---- L3 ---- L4
Tensors: T1====
T2====== T4====
T3========/
峰值点: ^ 在该时刻存活 {T1,T2,T3} 之和即为峰值之一
计算步骤
拓扑排序得到执行顺序；扫描图：遇到“生成”则加字节数，遇到“最后使用”则减字节数；过程中记录最大值即峰值激活。
C++ 片段（简化 DAG 生命周期统计）
struct Tensor { size_t bytes; int first, last; }; // first/last: 在拓扑序中的索引
size_t peak_activations(const std::vector<Tensor>& ts){
struct E{ int idx, delta; size_t bytes; };
std::vector<E> ev;
ev.reserve(ts.size()*2);
for (auto& t: ts){ ev.push_back({t.first, +1, t.bytes}); ev.push_back({t.last, -1, t.bytes}); }
std::sort(ev.begin(), ev.end(), [](auto&a, auto&b){ return a.idx<b.idx || (a.idx==b.idx && a.delta>b.delta); });
size_t cur=0, peak=0;
for (auto& e: ev){ cur += (e.delta>0 ? e.bytes : (size_t)0); peak = std::max(peak, cur); if (e.delta<0) cur -= e.bytes; }
return peak;
}
若框架支持激活复用/就地（in-place），在构图时将可复用的输入输出标记为同一缓冲，能显著压峰值。
3.3 典型算子的临时缓冲规模
im2col + GEMM
适用于标准卷积，在 SRAM 紧张场景建议禁用或切换 direct/Winograd 实现。
FFT/卷积：工作区大小与
N
log
N
Nlog N
NlogN 成比例；使用 CMSIS-DSP 时可预先查询
arm_cfft_sR_f32_lenXXX
bitrevTable
twiddle
cmsis-nn scratch：大多 API 接收
cmsis_nn_context { void* buf; int32_t size; }
*_get_buffer_size()
示例：cmsis-nn scratch 聚合
int32_t scratch_needed = 0;
scratch_needed = MAX(scratch_needed, arm_convolve_s8_get_buffer_size(&conv1_params));
scratch_needed = MAX(scratch_needed, arm_depthwise_conv_s8_get_buffer_size(&dw_params));
cmsis_nn_context ctx = { .buf = s_scratch, .size = scratch_needed }; // s_scratch 为全局静态缓冲
3.4 SRAM / PSRAM / 片外的取舍
SRAM（片上）：低时延高带宽，用于激活与 scratch。PSRAM（片外）：大容量但带宽/时延劣化，适合权重；若必须放激活，需评估带宽受限 → 延迟上升。Cache & DMA：有 D-Cache 的内核（如 M7）需给 DMA 缓冲做 cache 维护或放在非缓存区/DTCM，避免数据不一致。
3.5 预算表模板（填完就能拍板）
| 项 | 估算方法 | 数值 |
|---|---|---|
| 峰值激活（SRAM） | 生命周期统计 | … KB |
| 峰值 scratch | cmsis-nn / 算子查询最大值 | … KB |
| 权重（Flash/PSRAM） | 模型大小 × 对齐 | … KB |
| SRAM 目标 | 峰值激活 + scratch（+20% 余量） | … KB |
| 结论 | 是否满足 | OK/FAIL |
4. 延迟预算表：端到端，而非“单次推理”
4.1 组成项与算法性延迟
端到端延迟
L
L
L（最后一个样本到达→决策输出）分解为：
L
frame
L_{ ext{frame}}
Lframe：窗口/帧长带来的算法性等待（如音频 25 ms 窗，最后 10 ms 样本到达后仍需等窗满）。
L
pre
L_{ ext{pre}}
Lpre：重采样、滤波、特征（MFCC/FFT/归一化）。
L
infer
L_{ ext{infer}}
Linfer：推理时间（受算力/带宽/量化影响）。
L
post
L_{ ext{post}}
Lpost：后处理（阈值、NMS、投票/去抖）。
L
sched
L_{ ext{sched}}
Lsched：任务切换、DMA 同步、互斥/队列等待等。
窗口与步长对实时性的影响
帧长
W
W
W，步长
H
H
H（滑窗）：吞吐 = 采样率/H；算法性延迟
≈
W
approx W
≈W。重叠越小（H 大），吞吐越低，但鲁棒性可能下降；平衡点需要用验证集确定。
4.2 串行 vs 流水：时间线
串行（简单但慢）
|---- 收满帧 W ----|--Pre--|--Infer--|--Post--| L 串行 = W + Pre + Infer + Post + Sched
流水（推荐）
t0: [收集 W]
t0+H: [收集下一帧] [Pre] [Infer] [Post]
t0+2H: [Pre] [Infer] [Post]
稳态 L 流水 ≈ max(W, Pre+Infer+Post) + Sched
稳态下，若
Pre+Infer+Post < W
Gantt（Mermaid）
4.3 MCU 端测量：硬件周期计数器
Cortex-M DWT CYCCNT（常用）
static inline void dwt_init(void){
CoreDebug->DEMCR |= CoreDebug_DEMCR_TRCENA_Msk;
DWT->CYCCNT = 0; DWT->CTRL |= DWT_CTRL_CYCCNTENA_Msk;
}
static inline uint32_t dwt_cycles(void){ return DWT->CYCCNT; } // 主频换算时间
测量前后读取
CYCCNT
L
L
L 的构成。
FreeRTOS 定时口径
uint32_t t0 = dwt_cycles();
// ... 前处理/推理/后处理 ...
uint32_t t1 = dwt_cycles();
uint32_t us = (t1 - t0) / (SystemCoreClock / 1000000U);
4.4 主机/SoC 侧测量：稳态统计
使用
steady_clock
frame_id, t_last_sample, t_pre_end, t_infer_end, t_post_end, t_decision
C++ 订阅端（示例）
struct Row{ double t_s, L_ms, pre_ms, infer_ms, post_ms; };
std::vector<Row> rows;
auto tick = [&](double pre, double infer, double post, rclcpp::Time t_last){
auto now = node->now(); double L = (now - t_last).seconds()*1e3;
rows.push_back({now.seconds(), L, pre, infer, post});
};
4.5 预算表模板（端到端）
| 项 | 数值 | 备注 |
|---|---|---|
| 帧长
W W W |
… ms | 音频/图像窗口 |
| Pre | … ms | 目标板实测 p95 |
| Infer | … ms | 目标板实测 p95 |
| Post | … ms | 目标板实测 p95 |
| Sched | … ms | 抢占/互斥平均开销（p95） |
|
L steady L_{ ext{steady}} Lsteady |
max(W, Pre+Infer+Post)+Sched | 判定是否达标 |
4.6 优化顺序（影响从大到小，通常）
缩窗/增步（W↓/H↑）：优先受控；代价是鲁棒性，需以指标验证。降分辨/降通道：激活与 MACs 成比例下降。量化 int8 并确保前/后处理也在 int8 上，避免频繁量/反量化。算子替换：标准卷积 → depthwise + pointwise；Winograd/直接卷积替换
im2col
L_sched
5. 任务分级：先规则后模型，模型越小越好
5.1 判别“能不用模型就不用”的决策树
目的：把 60–90% 的“无事样本”拦在 DNN 之前，节省 MACs 与 SRAM 峰值。
轻判常用量
音频：帧能量
E
=
∑
x
2
E=sum x^2
E=∑x2、过零率 ZCR、谱质心 SC。IMU：模长
∣
a
∣
|a|
∣a∣、角速度阈值、峰-峰值、步频。视觉：像素方差、帧差计数、亮度直方图熵。
阈值制定：用验证集离线扫描阈值曲线（TPR/FPR），目标是FPR 极低（宁可放过，交给 DNN）。
5.2 规则/统计量实现（int16 整型路径）
音频帧能量与过零率（Q15）
// x: Q15, len=N
typedef struct { uint32_t energy; uint16_t zcr; } vad_feat_t;
vad_feat_t vad_feat_q15(const int16_t* x, int N){
uint64_t e = 0; uint16_t z=0;
int16_t prev = x[0];
for (int i=0;i<N;i++){
e += (int32_t)x[i]*(int32_t)x[i]; // 32x32->64
if ((x[i]^prev) < 0) z++; // 符号变化
prev = x[i];
}
// 规约到口径：能量/样本，过零率/帧
vad_feat_t r = { .energy = (uint32_t)(e / (uint32_t)N), .zcr = z };
return r;
}
IMU 模长与峰-峰值（float 或 Q15 均可）
typedef struct { float a_rms, gyr_pp; } imu_feat_t;
imu_feat_t imu_feat(const float ax[], const float ay[], const float az[],
const float gx[], const float gy[], const float gz[], int N){
double s=0; float gmin=1e9f,gmax=-1e9f;
for (int i=0;i<N;i++){
float a = ax[i]*ax[i] + ay[i]*ay[i] + az[i]*az[i];
s += a;
float gmag = fabsf(gx[i]) + fabsf(gy[i]) + fabsf(gz[i]);
gmin = fminf(gmin, gmag); gmax = fmaxf(gmax, gmag);
}
imu_feat_t r = { .a_rms = sqrtf((float)(s/N)), .gyr_pp = (gmax-gmin) };
return r;
}
判别门控（极轻量）
bool pass_gate_audio(vad_feat_t f){ return (f.energy > E_MIN) || (f.zcr > Z_MIN); }
bool pass_gate_imu(imu_feat_t f){ return (f.a_rms > A_MIN) || (f.gyr_pp > GPP_MIN); }
只在“疑似有事件”的帧上跑 DNN，其余直接输出“无事件”。
5.3 经典 DSP + 轻量分类器（不用卷积也能凑够效果）
特征：音频（能量、ZCR、MFCC 8–20 维）、IMU（均值、方差、谱能量带、步频）。分类器：线性 SVM/逻辑回归/朴素 Bayes/小型决策树（存储几十到上百字节）。存算口径：特征维度
d
d
d，分类器系数
O
(
d
)
O(d)
O(d)；SRAM 峰值几乎不变，推理仅
O
(
d
)
O(d)
O(d) 乘加。
逻辑回归（浮点/定点皆可）
float lr_infer(const float* x, const float* w, float b, int d){
float z=b; for(int i=0;i<d;i++) z += w[i]*x[i];
// 近似 sigmoid，3段分段线性避免 exp
if (z < -4.f) return 0.f;
if (z > 4.f) return 1.f;
return 0.5f + z*(1.f/8.f); // 粗略近似即可做门控
}
何时选这条路：当正/负例可分性强、输入噪声可控、误报代价低时，常常“DSP+线性”比小型 DNN 更省电且足够稳。
5.4 轻量 DNN：只拿能吃下的算子
结构首选：DS-CNN / MobileNet（α<0.5，输入 96×96/128×128）/ TCN（1D Dilated conv）。量化：全整型 int8（权重 per-channel，激活 per-tensor）→ CMSIS-NN/TFLM 直跑；标定集必须覆盖真实分布。算子白名单（嵌入式实现最稳）：
conv2d
add
mul
relu/relu6
avg/maxpool
fully_connected
reshape
softmax
CMSIS-NN int8 卷积调用轮廓
// 关键是一次性准备好 context.scratch，权重/偏置对齐到 4/8 字节
arm_status s = arm_convolve_s8(&ctx, &conv_params, &quant_params,
&input, &filter, &bias, &output);
剪枝/瘦身的三把刀
宽度系数 α（0.25–0.5）；输入分辨率（128→96 或 64）；用 DW+PW 替换标准卷积（MACs 降数倍）。
做任何一个压缩动作前，先看端到端延迟表里占比谁最高：若前处理占大头，先缩窗/降步；若推理占大头，再砍模型。
5.5 分级落库模板（一体化开关）
typedef enum { PIPE_RULE_ONLY, PIPE_RULE_PLUS_LIN, PIPE_LIGHT_DNN } pipeline_t;
typedef struct { pipeline_t mode; uint16_t E_MIN, Z_MIN; float prob_on; } cfg_t;
bool pipeline_run(const int16_t* audio_q15, int N, const cfg_t* cfg){
vad_feat_t f = vad_feat_q15(audio_q15, N);
if (!pass_gate_audio(f)) return false; // 规则挡住大部分
if (cfg->mode == PIPE_RULE_PLUS_LIN){
float feat[12]; extract_feats(audio_q15, N, feat, 12);
float p = lr_infer(feat, W, b, 12);
return p > cfg->prob_on;
}else if (cfg->mode == PIPE_LIGHT_DNN){
int8_t in[96*96]; preprocess(audio_q15, N, in);
int8_t out[2]; run_dscnn_int8(in, out);
return out[1] > THRESH;
}
return true;
}
同一套接口，随配置切换路线，便于 A/B 对比与现场降级。
6. 平台画像：把模型拆到核上
6.1 Cortex-M（M4/M7）路线图
数据类型：优先 int8；必要时中间累加用 int32，避免溢出。
库选择：CMSIS-NN（卷积/FC/激活/池化）、CMSIS-DSP（FFT/MFCC/滤波）。
存储布局
激活 + scratch 在 SRAM/DTCM；权重尽量放 Flash（支持 XIP）并按层搬运到 SRAM（分批）以减片外抖动。对齐到 4/8 字节，便于 DMA/总线突发。
Cache/DMA（M7 常见）
DMA 读写缓冲放非缓存区或做
Clean/Invalidate
任务调度
FreeRTOS：
preproc_task > infer_task > log_task
链接脚本/段属性（示例）
// ITCM: 关键内核; DTCM: 激活/stack; AXI SRAM: 权重搬运缓冲
__attribute__((section(".dtcm_bss"), aligned(16))) int8_t act_buf[ACT_MAX];
__attribute__((section(".axi_bss"), aligned(16))) int8_t w_tile[TILE_MAX];
推理流水（骨架）
while (1){
// 1) 从 Ping 取一帧，异步搬权重到 w_tile
dma_copy_flash_to_sram(layer_w_flash, w_tile, bytes);
// 2) 前处理: MFCC/缩放 -> act_buf_in
mfcc_q15_to_q7(ping_audio, act_buf_in);
// 3) 等 DMA 完成，跑该层
conv_run_int8(act_buf_in, w_tile, act_buf_out, &ctx);
swap_buffers();
}
6.2 带 NPU 的 SoC：offload 的边界与调度
能 offload 的通常是：Conv2D/Depthwise、Pointwise(1×1)、Add、Relu/Relu6、Pool。难 offload/常在 CPU 上：reshape/concat/argmax/softmax、复杂后处理（NMS/追踪）、I/O 与预处理（颜色空间、旋转）。代价：一次 offload = 一次搬运 + NPU 启动开销。小层频繁 offload 可能更慢。
分块与双缓冲（NPU↔SRAM）
代码
for (int t=0; t<TILES; ++t){
if (t+1<TILES) dma_prefetch(tile[t+1], sram_buf[next]);
npu_submit(tile[t], sram_buf[cur]);
if (t>0) postprocess_on_cpu(result[t-1]); // 与 NPU 计算重叠
npu_wait(); swap(cur,next);
}
调参顺序
增 tile 尺寸到 NPU 吞吐“甜点区”，避免微小任务频繁启动；合并若干小层到一次 offload（框架支持时）；把前处理（缩放/归一化）放在 CPU 并行执行。
6.3 存储布局与代码组织清单
| 区域 | 放什么 | 为什么 |
|---|---|---|
| ITCM（若有） | 关键卷积核例程/汇编 | 指令 TCM 带宽高、无等待 |
| DTCM/SRAM | 激活、scratch、环形缓冲 | 低时延、高带宽，峰值受限 |
| AXI SRAM | 大块权重搬运缓冲、I/O 帧 | 与 DMA 并行，注意仲裁 |
| Flash/PSRAM | 权重（按层/块存放） | 容量大；按需搬运减抖动 |
对齐与打包
#define ALIGN(N) __attribute__((aligned(N)))
ALIGN(16) int8_t act0[...], act1[...]; // 双缓冲
ALIGN(64) int8_t tile_w[...]; // 方便突发/Cache line
6.4 编译与数值细节
编译：
-O3 -fno-exceptions -fno-rtti
-ffast-math
out_shift
out_mult
6.5 上板自检（1 分钟版）
峰值激活 + scratch ≤ 可用 SRAM（留 ≥20%）。 前处理/推理/后处理 p95 各自可测，
L_steady = max(W, Pre+Infer+Post)+Sched
malloc/new
7. 基线与门槛：三类典型 Workload 的对齐方法
7.1 关键词唤醒（KWS，音频 16 kHz）
输入与窗口
帧长/步长：
25 ms / 10 ms
基线实现
门控：能量 + 过零率，挡掉静默帧特征：MFCC → 压到
8–20
度量口径
端到端：
L = max(W, Pre+Infer+Post) + Sched
门槛线（建议，可按场景收紧/放宽）
p95(L) ≤ 50 ms
p99(L) ≤ 80 ms
A/B 切换位
规则→线性分类→轻量 DNN，三档可配置帧长/步长、特征维度、模型宽度系数 α
7.2 手势/动作分类（IMU 6 轴，200–400 Hz）
输入与窗口
窗长：
256–512
50%
基线实现
门控：|a|、角速峰-峰、步频估计特征：时域统计 + 简单带能量，或直接 1D 卷积
度量口径
端到端延迟：窗口 + 推理 + 去抖准确性：混淆矩阵、类别 F1资源：SRAM 峰值、CPU 占比
门槛线（建议）
p95(L) ≤ 150 ms
p99(L) ≤ 200 ms
A/B 切换位
窗长与重叠比例频带特征 vs 端到端 1D 卷积量化参数（per-channel / per-tensor）
7.3 低分辨率目标“存在性”检测（96×96/128×128）
输入与目标
非分割、非定位，仅判存在/不存在摄像头 Y 灰度，缩放到
96×96
128×128
基线实现
门控：帧差像素计数、亮度直方图熵模型：MobileNet（α=0.25–0.5，int8，DW+PW）
度量口径
端到端：采集→缩放→归一化→推理→NMS/阈值占空比与温升（长时运行）误报对业务的真实代价（例如虚警推送）
门槛线（建议）
p95(L) ≤ 100 ms
p99(L) ≤ 150 ms
7.4 基线输出模板（CSV 字段）
case, frame_len_ms, hop_ms, f_infer_hz, L_p50_ms, L_p95_ms, L_p99_ms,
sram_peak_kb, scratch_kb, energy_mJ, TPR, FPR, F1
收敛判据
所有门槛满足；SRAM 余量 ≥ 20%端到端 p99 稳定（相邻 3 个窗口均在阈内）长时跑（≥1 小时）无复位/看门狗/丢帧异常
8. 常见坑与止损清单
8.1 忽略前处理成本
现象：推理很快，端到端仍超限止损：先减
W
H
8.2
im2col
im2col
现象：SRAM 突破峰值或抖动加剧止损：改 direct/Winograd；用 DW+PW 替代标准卷积；逐层查询 scratch 并一次性静态分配最大值
8.3 片外访问抖动
现象：偶发长尾、能耗飙升止损：权重分块搬运到 SRAM，再计算；NPU 场景用 tile + 预取；限制并发外设对总线的争用
8.4 时间基混乱
现象：延迟统计负跳、曲线不同步止损：统一单调钟；MCU↔主机做往返偏移估计并滑动维护；录包写入偏移版本
8.5 量化不一致
现象：板上精度明显低于离线止损：全链路 int8；权重 per-channel，激活 per-tensor；标定集覆盖真实数据分布；避免在板上重复量/反量化
8.6 内存碎片与运行期分配
现象：长时运行崩溃止损：零分配策略；激活/权重/临时缓冲全部静态或对象池；避免动态字符串与日志拼接
8.7 NPU 过度 offload
现象：小层频繁启动反而更慢止损：合并小层、增大 tile；把 reshape/concat/softmax 留在 CPU 并与 NPU 计算重叠
8.8 任务调度与临界区
现象：推理被低优先级打断，p99 飙升止损：提升前处理/推理任务优先级；缩短临界区；在计算关键段禁长临界区 I/O
8.9 门控阈值设置不当
现象：漏检或无效帧过多止损：离线扫描阈值–TPR/FPR 曲线；按“低 FPR 优先”的原则设置；在现场打点回看
8.10 温升与节能策略
现象：长时降频导致延迟超限止损：限定占空比；启停策略；必要时降低频率/分辨率以稳住热预算
8.11 上板自检表（1 分钟）
三张预算表（算力/内存/延迟）均已填实 p95/p99 达标；长时跑稳定 SRAM 峰值 + scratch ≤ 可用的 80%，无运行期分配 规则门控有效拦截多数无效帧 量化路径一致；前处理、推理、后处理在同一数值域 片外访问受控；DMA/Cache 行为可预测
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