在边缘 AI 系统中，MCU 与 FPGA 的协同部署可以兼顾 低功耗、实时性和高性能推理。本文将系统讲解从 数据采集、预处理、神经网络部署到结果输出 的全流程实践，帮助开发者在智能家居、工业 IoT、可穿戴设备等场景高效落地边缘 AI 应用。

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一、系统架构概览

1. MCU 层

• 数据采集：传感器（IMU、摄像头、麦克风）

• 数据预处理：滤波、归一化、特征提取

• 轻量级推理：TinyML 模型，实现初步判断

• 事件触发：低功耗待机，仅在必要时唤醒

1. FPGA 层

• 高性能神经网络推理：卷积、池化、RNN、Transformer 等

• 并行计算：多通道特征处理

• 片上缓存（BRAM）存储中间特征，减少 DRAM 访问

• 协同 MCU，实现实时任务加速

1. 数据通信

• MCU ↔ FPGA：DMA / AXI 总线高速传输

• MCU ↔ 传感器：SPI / I2C / ADC

• MCU ↔ 云端（可选）：Wi-Fi / BLE / NB-IoT

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二、协同部署流程

1. 数据采集与预处理

• MCU 采集传感器数据，执行滤波、归一化

• 数据缓冲采用双缓冲设计，实现采集与传输并行

• 可选初步 TinyML 推理，减少 FPGA 推理负载

2. 模型优化与转换

• 模型轻量化（MobileNet、Tiny-YOLO、1D-CNN）

• 量化（INT8 / INT4）、剪枝与蒸馏优化

• HLS / FPGA 工具链转换为可运行 IP 核

• MCU TinyML 模型与 FPGA 高性能模型协同

3. 数据传输与调度

• MCU 使用 DMA 将预处理数据传输至 FPGA

• 双缓冲策略：MCU 填充缓冲 A，FPGA 处理缓冲 B

• 中断触发 MCU 调度 FPGA 推理任务

4. 推理与结果处理

• FPGA 执行高负载神经网络推理

• 输出结果回传 MCU 或直接触发控制单元

• MCU 可进行后处理、融合多模态特征或发送到云端

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三、优化实践

1. 双缓冲与流水线

• MCU 采集数据与 FPGA 推理并行

• 缓冲区交替，降低延迟，提高吞吐量

1. 数据布局优化

• NCHW / NHWC 布局匹配 FPGA 内部结构

• BRAM 缓存中间特征，减少外部访问

1. 功耗管理

• MCU 待机 + 事件触发

• FPGA 动态频率调节

• 传感器按需采样

1. 模型与算子优化

• 算子融合：Conv + BN + ReLU

• INT8 / 混合精度推理

• TinyML 模型在 MCU 执行轻量任务

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四、应用案例

1. 智能安防摄像头

• MCU：ESP32 采集图像 + 事件触发

• FPGA：YOLOv5 Nano 推理

• 优化策略：双缓冲 + 算子流水线 + INT8 量化

• 效果：延迟 < 20 ms，功耗 < 5 W

2. 工业设备振动检测

• MCU：STM32H7 采集振动传感器数据

• FPGA：Zynq Ultrascale+ 1D-CNN 推理

• 优化策略：DMA 并行 + 双缓冲 + 模型剪枝

• 效果：提前 24 小时预测故障，精度 > 95%

3. 可穿戴动作识别

• MCU：nRF52840 采集加速度和心率

• FPGA：卷积神经网络特征融合

• 优化策略：事件触发 + 双缓冲 + TinyML 协同

• 效果：识别准确率 > 92%，续航 > 1 周