在边缘 AI 系统中，MCU 与 FPGA 协同工作时，多任务调度与硬件资源优化是确保系统高性能、低延迟、低功耗的关键。本文将深入讲解 MCU 与 FPGA 的任务调度策略、资源优化方法及应用实践，帮助开发者在智能家居、工业 IoT、可穿戴设备等场景实现高效落地。

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一、系统多任务场景

1. 传感器数据采集

• MCU 负责多传感器同步采样（摄像头、IMU、麦克风等）

• 数据实时缓冲，并按任务优先级传输到 FPGA

1. 轻量级推理任务

• MCU 执行 TinyML 模型，处理低负载、快速响应的任务

• 实现初步判断，减少 FPGA 推理负载

1. 高性能推理任务

• FPGA 执行复杂神经网络模型（CNN、RNN、Transformer）

• 并行处理多任务特征，提高系统吞吐量

1. 控制与通信任务

• MCU 负责执行控制逻辑和外部通信

• 支持 DMA 并行传输，避免阻塞高负载推理

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二、多任务调度策略

1. 优先级调度

• 高优先级任务（异常检测、实时事件识别）优先 FPGA 推理

• 低优先级任务（状态监控、日志上传）延迟处理

• MCU 定时器 + 中断管理任务切换

2. 双缓冲与流水线

• MCU 填充缓冲 A，FPGA 推理缓冲 B

• 缓冲区交替，实现采集与推理并行

• 提高系统吞吐量，降低延迟

3. 事件驱动机制

• MCU 仅在传感器触发事件时唤醒

• FPGA 高负载推理在事件触发下执行

• 降低空闲功耗，实现低功耗多任务管理

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三、硬件资源优化方法

1. FPGA 资源复用

• 卷积、池化、激活算子共享硬件模块

• 动态调度不同任务，避免资源闲置

1. 片上缓存（BRAM）管理

• 中间特征缓存在 BRAM，减少外部 DRAM 访问

• 按任务划分缓冲区，提高缓存利用率

1. 算子融合与量化

• Conv + BN + ReLU 算子融合

• INT8 / 混合精度推理减少计算量

• 配合多任务调度，保证资源高效使用

1. DMA 并行传输

• MCU ↔ FPGA 数据传输使用 DMA

• 数据传输与计算并行，减轻 MCU CPU 负载

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四、应用案例

1. 智能安防系统

• MCU：ESP32 采集摄像头 + 麦克风数据

• FPGA：YOLOv5 Nano + 声音特征融合

• 优化策略：双缓冲 + 优先级调度 + 算子流水线

• 效果：延迟 < 20 ms，多任务处理稳定

2. 工业设备监控

• MCU：STM32H7 多传感器数据采集

• FPGA：1D-CNN + 温度、振动特征融合

• 优化策略：DMA 并行 + BRAM 缓冲区管理 + 动态算子复用

• 效果：提前预测设备故障，精度 > 95%

3. 可穿戴动作识别

• MCU：nRF52840 加速度计与心率数据采集

• FPGA：卷积神经网络特征融合

• 优化策略：事件触发 + 多任务调度 + 双缓冲

• 效果：识别准确率 > 92%，续航 > 1 周\