一种NPU固件支持多模型快速切换的方法

本发明公开了一种NPU固件支持多模型快速切换的方法。本发明中，显著提升了多任务场景下的系统实时性与资源利用率。通过动态分层缓存策略与优先级调度机制，系统能够智能分配高速缓存资源，优先保障高频率、高紧迫性模型的快速加载，例如在自动驾驶场景中，路径规划模型的切换延迟可降至毫秒级，确保关键任务无感知切换。增量参数加载技术与固件级上下文管理深度融合，仅传输模型差异数据并利用硬件加速恢复计算状态，大幅减少传统全量加载带来的带宽浪费，使边缘计算设备在语音识别与图像处理等多任务并行时，模型切换效率提升10倍以上，同时保持计算精度无损。