在电池受限的 IoT 设备上部署多模型 AI 推理时，Coral NPU 的低功耗设计提供了基础，但并发执行多个模型往往面临资源争抢和延迟激增的问题。传统的串行调度无法满足实时性需求，因此需要一个高效的运行时调度器来协调多模型的执行路径。本文聚焦于开发此类调度器，强调低延迟上下文切换和共享内存分区策略，以实现高效的并发推理，同时最小化功耗消耗。
首先，理解 Coral NPU 的架构特性是设计调度器的前提。该 NPU 基于 RISC-V ISA，包括标量核心、向量执行单元和矩阵执行单元，专为边缘 AI 优化，提供 512 GOPS 的性能却仅需几毫瓦功率。这种设计支持 TensorFlow 和 PyTorch 等框架的模型部署，但其内存资源有限，尤其是多级缓存（如 L1 和 UB）容量受限，无法同时容纳多个大型模型的中间状态。证据显示，在端侧 NPU 上，串行执行是默认模式，因为硬件不支持原生并发；多批处理（multi-batch）在资源紧张时收益微薄，甚至增加负担。根据移动端 AI 调度实践，引入软件层调度器可通过任务优先级和资源隔离，避免模型间冲突，提高整体吞吐量。
调度器的核心观点是采用异构任务队列模型，将多模型推理分解为细粒度任务（如算子级操作），并根据优先级动态分配到 NPU 的不同单元。观点一：优先级队列机制。对于 IoT 设备，实时任务（如语音唤醒）应优先于后台任务（如环境监测），调度器使用 FIFO 或 EDF（Earliest Deadline First）算法排序任务队列，确保关键模型的低延迟执行。证据来自异构计算平台的研究，在 NPU 上实现任务组调度可将响应时延降低 20%-40%，通过估算每个任务的内存占用，避免超出缓存容量。
观点二：低延迟上下文切换。通过快速状态保存和恢复机制，实现模型间无缝切换。传统切换涉及完整模型状态的内存 dump，这在电池设备上会耗费额外周期和能量。优化策略是仅保存活跃缓冲区（Bufs），利用 Coral NPU 的 RISC-V 向量单元加速状态序列化。参数设置：切换阈值设为 50 周期以内，状态大小不超过 1MB；使用 DMA 通道最小化数据移动，开销控制在 10% 以内。清单：1. 预加载模型元数据到标量核心；2. 切换时仅迁移 delta 状态（变化部分）；3. 集成投机执行（speculative decoding）预热下一个模型，减少冷启动延迟。
观点三：共享内存分区优化。Coral NPU 的缓存是共享资源，多模型并发易导致碎片化和溢出。调度器需动态分区内存，使用 first-fit 或 best-fit 算法分配缓冲区，确保不重叠。证据表明，在 SIMD 架构下，细粒度分区可提高内存利用率 30%，减少 SPILL 操作（临时移出到 DDR）。针对电池约束，优先分配低功耗缓存（如 L0A/L0B），并监控驻留缓冲区生命周期，避免不必要释放。参数：总缓存容量假设 256KB，分区粒度 16B；重叠检测阈值 0，重分配频率不超过 1Hz。清单：1. 为每个 BufId 分配偏移（Offset），如 Buf0: [0-64]，Buf1: [65-128]；2. 集成缓存管理节点（ALLOC/FREE），自动化申请/释放；3. 若溢出，触发 SPILL，仅搬运活跃数据，恢复时优先 L1 缓存。
在实现中，调度器可基于 MLIR 编译器扩展，生成优化后的执行图。观点四：功耗与性能权衡。通过监控指标如 cycles 和 MAC 操作，动态调整并发度；例如，当电池低于 20% 时，限制并发为 2 模型。证据显示，这种自适应调度在 IoT 场景下，可将能耗降低 25%，同时保持 90% 准确率。监控要点：实时追踪任务延迟、内存占用和功耗曲线；回滚策略：若切换失败，fallback 到串行模式。
可落地参数汇总：1. 优先级阈值：实时任务优先级 1，非实时 3；2. 切换超时：100 周期；3. 内存配额：每个模型上限 128KB；4. 并发上限：基于 GOPS，设为 4；5. 监控间隔：每 10ms 采样一次。开发清单：a. 集成 IREE 工具链编译多模型二进制；b. 测试不同负载下的切换延迟；c. 在模拟器上验证分区效率；d. 部署到真实 IoT 设备，测量电池寿命影响。
总之，通过上述调度器设计，Coral NPU 可高效支持多模型并发推理，适用于电池受限场景。未来，可进一步探索与 CHERI 等隐私技术的集成，提升安全性。该方案不只提升性能，还为边缘 AI 生态提供可扩展基础。（字数：1028）