端侧推理有哪些约束？如何优化？

端侧的核心约束

相比云端，端侧设备算力弱、内存与存储有限、功耗与发热受严格预算约束，且常需在无网或弱网下工作。但端侧的价值正在于此：本地推理无需联网、延迟低，且数据不出设备、隐私性好。

优化手段

• 量化：将 FP32/FP16 权重与激活降到 INT8 甚至 INT4，显著降低体积、带宽与能耗，是首选手段；
• 剪枝：去掉冗余权重或整通道，结构化剪枝更易在硬件上获得真实加速；
• 知识蒸馏：用大模型指导小模型，在小体积下保住精度；
• 直接选用小模型 + 算子融合，并通过 NPU/GPU 委托做硬件加速。

评估

要在目标设备上测端到端延迟、内存峰值、功耗与发热，配合校准集验证精度回退在可接受范围内。