如何构建座舱 AI 任务的确定性调度机制:确保高优先级交互任务不被后台模型阻塞
在现代智能座舱系统中,AI任务通常分为两类:高优先级、低延迟的交互任务(如语音唤醒、手势控制)和低优先级、高吞吐量的后台任务(如DMS/OMS全时监测、环境感知)。如果后台模型占用过多CPU或GPU资源,就可能导致严重的延迟,从而影响用户体...
在现代智能座舱系统中,AI任务通常分为两类:高优先级、低延迟的交互任务(如语音唤醒、手势控制)和低优先级、高吞吐量的后台任务(如DMS/OMS全时监测、环境感知)。如果后台模型占用过多CPU或GPU资源,就可能导致严重的延迟,从而影响用户体...
在TensorFlow中,tf.data管道是高效数据加载的关键。然而,许多用户在使用复杂的预处理步骤(尤其是涉及大量Python原生操作时)会遇到内存占用持续增长,甚至耗尽系统资源的问题。这通常不是操作系统意义上的“内存泄漏”,而是由于数...
在现代智能座舱中,语音交互的体验直接决定了用户的满意度。传统的云端 ASR(自动语音识别)虽然识别精度高,但其固有的网络传输和全句等待时间,使得端到端延迟通常在数百毫秒甚至秒级,难以满足实时交互对“零延迟”的严苛要求。 本文将聚焦如何结合离...