综合硬件特性、模型结构、任务负载和环境环境等多维度因素。

一、延迟构成要素分解

边缘推理延迟由以下关键部分组成，需分别进行量化分析：

1. ​​模型计算延迟​​

  • ​​算子级剖析​​：使用torch.utils.bottleneck分析各算子耗时

  • ​​硬件特性影响​​：

    • CPU：指令流水线效率（IPC）

    • GPU：CUDA核心利用率、显存带宽

    • NPU：MAC单元吞吐量、内存访问延迟

2. ​​数据传输延迟​​

  • ​​端到端传输路径​​：

    传感器 → 边缘网关 → 云端 → 边缘节点 → 执行器

  • ​​带宽分配策略​​：QoS分级保障关键数据通道

3. ​​资源竞争延迟​​

  • ​​多任务抢占​​：使用Linux cgroups监控资源争用

  • ​​内存交换开销​​：Page Fault频率与TLB命中率分析

二、评估方法论

1. ​​分层评估体系​​

评估层级

关键指标

测量设备示例

​​硬件层​​

CPU/GPU利用率、内存带宽

perf, nvml, iostat

​​模型层​​

算子延迟、内存占用