⚡ Profiling 三板斧 · Memory-Bound 破局 · 投机采样加速 前两篇聊了硬件架构和量化方法。到这一步，你应该已经有了一个量化好的模型，能在车机 NPU 上跑起来了。Qwen2.5-VL-3B 在 SA8397P 多核

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像 Linux 视频设备的办事大厅，专门管格式、buffer、控制和数据流 你有没有遇到过这种场景：USB 摄像头插上板子，/dev/video0 出来了。心想：Linux 不是”一切皆文件”吗？那我打开它，读几帧，不就能拿到图像了吗？ 结

“模型在 PC 上跑得飞快，一上 Orin 就卡成 PPT？” “TensorRT 引擎建好了，但端到端延迟还是高得离谱？” 在工业 AI 视觉落地中，全链路性能才是王道。从相机采集 → 图像预处理 → 模型推理 → 后处理输出，任何一环的