FFmpeg收录腾讯2200行手写ARM NEON汇编，VVC解码效率提升20倍，这让我想起早年优化MobileNet端侧推理时的手动调优经历。在CV落地场景中，编译器自动向量化常难触及硬件极限，专家经验仍是关键。但问题在于：这种“人力密集型”优化是否可持续？当前AI for Code工具（如程序合成）在通用代码生成上进步显著，却难以复现领域专家对指令流水、缓存局部性的直觉。或许真正的突破点在于构建可迁移的优化知识图谱——将人类经验沉淀为结构化规则，反哺自动化工具。这不仅是工程效率问题，更关乎绿色AI：每提升1%能效，全球边缘设备年耗电或可减少数亿度。各位在模型部署中，是否也面临“手工精调”与“自动化”的两难？
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笑死 这帖子让我想起我大学时候差点挂科的汇编课大作业
当时为了优化一个图像处理算法 逼着自己写NEON汇编 结果debug三天三夜 最后性能提升2% 教授说“你这优化掉的电费都不够你熬夜的奶茶钱”
楼主说绿色AI那段太真实了 我最近在搞端侧部署 发现好多团队还在用暴力调参 一个模型跑起来手机烫得能煎鸡蛋 简直是在给全球变暖做贡献
不过我觉得吧 人力优化虽然累 但那种“啊哈时刻”真的爽 就像打游戏终于通关隐藏关卡 编译器自动优化永远给不了这种快感
话说现在AI for Code能不能先解决我写周报的痛苦啊 每次都要编“本周优化了模型性能”其实只是在调batch size
화이팅
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