如何通过 A/B 测试评估移动端模型性能：除了延时外，你还需要关注哪些工程指标

在将深度学习模型（如基于 ncnn、mnn 或 TFLite 优化的模型）推向千万量级的移动端用户时，实验室内的 Benchmark 结果往往是“理想化”的。由于 Android 设备碎片化严重、系统资源调度差异以及温控降频的存在，我们需要通过 A/B 测试来衡量模型在真实环境下的表现。

很多开发者仅关注平均推理延时（Avg Latency），这在工程实践中是远远不够的。本文将揭示除了延时外，你必须关注的四个核心工程指标，并给出代码采集建议。

1. 内存峰值与 PSS (Proportional Set Size)

移动端系统（尤其是低端 Android 机）对 App 进程的内存限制非常严格。一个新模型如果为了追求速度而过度使用缓存，可能会导致系统触发 OOM（Out of Memory）。

• 关注点：不要只看模型权重的体积，要关注模型推理时的峰值内存占用。
• 采集建议：在 A/B 测试分组中，分别记录模型 Load 到内存以及推理单次循环时的内存增量。

2. 初始化耗时 (Initialization Time)

模型文件的读取、算子图的构建以及在 GPU 后端（如 OpenCL/Vulkan）上的 Shader 编译，都会消耗大量时间。

• 风险：如果初始化耗时超过 500ms，可能会导致 UI 线程阻塞或首屏加载白屏。
• 优化方向：对于 MNN 或 ncnn，建议通过缓存 Shader Binary 或使用多线程异步初始化来优化。

3. 精度漂移与稳定性 (Precision Drift)

量化模型（INT8/FP16）在实验室的数据集上可能表现良好，但在不同架构（如 ARMv8 vs ARMv7）或不同 GPU 驱动上，可能会产生计算误差。

• 监控指标：端侧预测值与真值的余弦相似度，或者业务最终的转化率（如点击率、识别准确率）。

4. 电池损耗与热压降频 (Thermal Throttling)

AI 任务是计算密集型的。长时间运行高负载模型会导致手机发烫，进而触发 CPU/GPU 降频。

• A/B 测试指标：单位推理周期的电量消耗（mAh）以及设备表面温度变化。

5. 实操：性能遥测数据采集逻辑

以下是一个简单的 Python 伪代码逻辑，展示如何在客户端封装性能遥测（Telemetry）上报：

import time
import statistics

class ModelPerformanceTracker:
    def __init__(self, group_id):
        self.group_id = group_id  # A: Base Model, B: New Quantized Model
        self.metrics = {
            'init_ms': 0,
            'latencies': [],
            'peak_memory': 0
        }

    def track_initialization(self, model_loader):
        start = time.time()
        model_loader.load()
        self.metrics['init_ms'] = (time.time() - start) * 1000

    def track_inference(self, model, input_data):
        # 模拟内存监测
        mem_before = self.get_process_memory()
        start = time.time()

        result = model.forward(input_data)

        latency = (time.time() - start) * 1000
        mem_after = self.get_process_memory()

        self.metrics['latencies'].append(latency)
        self.metrics['peak_memory'] = max(self.metrics['peak_memory'], mem_after - mem_before)
        return result

    def get_summary(self):
        return {
            'group': self.group_id,
            'p95_latency': statistics.quantiles(self.metrics['latencies'], n=20)[18],
            'avg_latency': statistics.mean(self.metrics['latencies']),
            'init_time': self.metrics['init_ms'],
            'peak_ram_mb': self.metrics['peak_memory'] / (1024 * 1024)
        }

    def get_process_memory(self):
        # 调用系统 API 获取当前 PSS 内存
        import psutil
        return psutil.Process().memory_info().rss

总结

在移动端 AI 落地过程中，性能不是一个点，而是一个面。成功的 A/B 测试不仅要证明新模型“跑得快”，还要证明它“跑得稳（低内存）”、“加载快（初始化耗时少）”且“不烫手（能耗低）”。只有综合这些工程指标，我们才能放心地将模型全量发布给全球用户。