算法加程序优化，确保嵌入式AI运行速度稳如老狗
为确保嵌入式AI系统能始终将运行速度稳定在一定范围内，而不是投入运行之初快如闪电，运行一段时间后速度又慢如拖拉机，那么在硬件系统已经固定下来的前提下，唯有在程序开发上下一番功夫了。借鉴从事过这方面技术相关同事的经验，大致有两个手段可供参考：第一个就是根据具体的功能要求，结合硬件配置搭建的平台有针对性地采用对应的最优算法，以便达到软件和硬件系统的最优搭配，避免两者出现彼此掣肘的不良现象发生；
第二个方面便是在软件开发过程中，要根据实际需要加入定时清理缓存数据等释放存储空间的子程序，达到定时自动自行清理内部空间的效果。
算法优化：用轻量化模型（如 MobileNet）、量化压缩（INT8）、剪枝冗余参数；程序层面：利用硬件加速（NPU/DSP）、指令集优化（NEON）、并行处理（OpenMP），减少内存访问。结合实时操作系统（RTOS）做任务调度，确保嵌入式 AI 运行速度稳定。
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