端侧AI视觉识别 · 性能测试实战课程

端侧AI视觉识别概述

什么是端侧AI、视觉识别流程、端侧与云端区别

性能测试指标体系

帧率(FPS)、延迟、功耗、内存、精度

测试环境搭建

硬件选型·系统配置·驱动SDK安装

基准测试工具链

perf / nvidia-smi / powerstat 采集

帧率(FPS)测试方法

固定输入·循环推理·平均/瞬时帧率

延迟(Latency)测试方法

端到端·预处理·推理·后处理拆解

功耗测试方法

电流钳/功率计·软件估算·功耗曲线

内存占用测试方法

RSS/VSZ·泄漏检测·加载前后变化

模型精度测试方法

mAP·Recall·Precision·F1-Score

多模型并发测试

多路视频流·模型切换·资源竞争

不同硬件平台对比

CPU vs GPU vs NPU · 量化影响

输入分辨率性能影响

QVGA~4K 帧率与精度变化规律

不同Batch Size测试

单帧 vs 批量推理吞吐量对比

模型量化对性能影响

FP32/FP16/INT8 精度与速度权衡

预处理与后处理性能

缩放·归一化·NMS 耗时占比

持续稳定性测试

24h+ 帧率抖动·内存增长·温度

温度与降频测试

芯片降频行为·散热方案影响

网络带宽与延迟测试

端侧与服务器数据传输瓶颈

多任务场景测试

视觉识别+音频等任务性能干扰

自动化测试框架搭建

Python脚本批量测试与采集

测试数据管理与可视化

InfluxDB + Grafana 实时曲线

性能基线建立

合理基线定义·基线更新策略

性能回归测试

模型/SDK更新后自动化回归流程

异常场景测试

黑屏/花屏·资源耗尽·进程被杀

安全性与性能权衡

加密推理·安全沙箱对性能影响

端侧AI芯片选型指南

算力·功耗·成本·生态评估

性能优化方法论

剪枝·蒸馏·算子融合·内存复用

测试报告撰写规范

目的·环境·方法·数据·结论

行业案例分享

智能门锁·安防·工业质检实践

未来趋势与挑战

端侧大模型·事件相机·存内计算