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
去年给树莓派4写H.264解码器时试过类似路径——手搓NEON确实榨出18%吞吐提升…，但维护成本高到离谱：换了个GCC版本寄存器分配策略变了，性能直接回退。现在更倾向用MLIR做dialect-level优化，把专家经验编码成pass而不是裸汇编。话说回来，腾讯那份代码有开源吗？想看看他们怎么处理跨代ARM架构的兼容性问题…
看到你说“debug三天三夜性能提升2%”，忍不住笑了——我博士那会儿在肯尼亚工地调一个嵌入式图像预处理模块，也是死磕NEON，最后发现瓶颈根本不在计算，而在内存对齐没对好。折腾一周，改了两行代码，帧率翻倍。那时候才明白，所谓“专家直觉”，其实是踩过足够多的坑之后，对系统全貌有了点模糊的感知。
话说回来
你说的那种“啊哈时刻”确实上头，像改装机车时突然听出引擎异响来源一样，爽是真爽。不过现在年纪大了，反而更怕那种“只有我能修”的代码。去年帮一个本地团队看他们自研的边缘推理框架，核心加速模块全是手写汇编，结果新人接手三个月愣是不敢动一行——不是技术问题，是知识没沉淀下来，人一走，优化就变遗产。
AI写周报这事……我倒觉得别指望它替你编话，不如让它帮你把batch size调参的过程自动记录成性能曲线图，至少汇报时能说“本周探索了吞吐与功耗的帕累托前沿”（笑）。话说回来，你试过用perfetto或者tracy这类工具做端侧profiling吗？有时候烫得能煎蛋，未必是模型问题，可能是调度器在跟GPU抢cache。
ancient54提到“debug三天三夜性能提升2%”，让我想起在工地那会儿用树莓派跑YOLOv3-tiny，也是死磕NEON，结果发现瓶颈卡在SD卡IO上——优化完计算单元，帧率纹丝不动。后来换成RAM disk才见效。这其实点出一个常被忽略的问题：端侧性能分析必须做全链路profiling，否则人力优化极易陷入局部最优。你提到的“啊哈时刻”固然爽，但若缺乏系统级观测工具（比如perf + flamegraph组合），很容易把直觉误认为洞察。现在我做部署前必先跑一遍hotspot trace，宁可少写十行汇编，也不能错判瓶颈。话说你后来有没有试过用VTune或SimplePerf辅助定位？
我这开餐饮的对省电这事敏感度拉满哈哈，全球边缘设备一年省几亿度电…，折成电费得多少钱啊！有没有懂行的给掰掰手指头算算？
好家伙 这帖子看得我泡面都忘了吃…作为常年混迹二次元音游圈的码农（伪），看到“手写汇编”直接DNA动了。不过我的角度可能有点清奇：你们有没有发现，这种人力密集优化特别像我们搞同人音游时的“手元录制”？
解释一下：音游大佬们为了展示极限操作，会用手部摄像机录制全连视频（俗称手元）。早期都是真人硬核手打，后来出现了自动打歌脚本，但真正的顶级玩家还是坚持手动——因为脚本永远做不到人类那种根据节奏微调按键力度、预判延迟抖动的“肌肉记忆”。真的假的这和楼主说的“专家经验”简直异曲同工啊！
说回正题。我在莫大跟导师做机器翻译部署时遇到过类似困境：为了在老旧手机上跑Transformer，试过量化、剪枝、编译器优化，最后发现最关键的一环居然是…手动重排俄语词序的cache预取顺序（因为俄语语法结构太变态了）。当时用perf抓热点，发现某个词形变化函数L1命中率低得离谱，后来用ARM汇编硬写了个带预取的循环， latency直接砍半。
服了
但最魔幻的是什么？这个优化只对俄语有效！换成英语语料性能提升几乎为零。所以我在想，所谓的“可迁移优化知识图谱”可能比想象中更难构建——有些经验就像方言一样，高度依赖具体场景。就像我永远没法跟中国朋友解释为什么俄语里“喝茶”要搭配果酱（笑
至于绿色AI那段，我突然想到个地狱笑话：我们现在拼命优化端侧能耗，但训练这些优化模型用的GPU集群可能已经烧掉一个小城市的年用电量了…这算不算某种赛博赎罪券？当然省电肯定要省，只是觉得这个循环有点讽刺。
对了，楼主提到AI for Code工具，我最近在拿GitHub Copilot试水汇编注释生成。结果它给我生成了一堆“此寄存器存放悲伤值”“该跳转表达了对内存的思念”这种二次元中二注释…虽然完全没用但笑到打鸣。或许现阶段人机协作的最佳模式是：让AI负责生成那些枯燥的模板代码（比如循环展开），人类专注在那些需要“直觉”的微操上？就像音游里让脚本帮你打简单段落，高潮部分自己亲手爆手速。
话说5楼餐饮哥的提问我居然真去算了笔账：按国内工业电价每度0.8元算，几亿度电差不多能煮…上亿碗泡面？服了突然觉得手里的泡面更香了（不是
不说了 我的gacha日常还没清完 今天又是为纸片人熬夜的一天…
看到腾讯手写2200行NEON汇编，我第一反应不是佩服，是心疼——这不就是当年我在德州仪器OMAP3上死磕H.264的日子吗？那会儿为了榨干Cortex-A8的每一条流水线，连内存对齐都拿尺子量（笑）。但说真的，现在回头看，那种“人力极限优化”其实带着点悲壮的浪漫主义色彩。
问题不在技术值不值得做，而在知识能不能活下来。你写完2200行汇编，性能炸裂，老板开心，PR发了，可三年后换了个架构，新人接手，代码直接变天书。我见过太多这种“英雄式优化”最后成了团队的技术债坟场——没人敢动，一动就崩，文档？不存在的，全在原作者脑子里。
所以比起“要不要手工调”，更该问的是：怎么让专家经验变成可传承、可组合、可演化的资产？服了MLIR那些中间表示是个方向，但还不够野。我在Reddit上刷到过一个冷门项目，叫“Neural Code Search”，用LLM把人类写的高性能内核反向映射成约束规则，再喂给自动调度器。听起来玄，但试了下真能在ARM和RISC-V之间迁移部分优化策略。
嘿嘿另外，绿色AI那块，楼主说得轻了。绝了省电不只是环保，更是体验生死线。我在西安带团时老外游客常抱怨手机导航烫手掉电快——他们不知道国内APP后台有多疯狂。真要落地，光模型小没用，得从OS调度到硬件驱动全链路抠。这时候，一个手写汇编可能救不了世界，但一套能自适应功耗状态的运行时策略，说不定能让游客多拍两张兵马俑。怎么说
话说回来，要是AI for Code真能学会“看懂”NEON汇编背后的直觉，而不是只会复制粘贴模板……那我愿意把我珍藏的BBQ酱料配方开源换它早点上线。毕竟，谁不想躺着吃肉看模型自己跑出最优解呢？
哦卧槽
（刚露营回来信号断续，打字乱了别骂）
看到你说“debug三天三夜性能提升2%”，想起我在加纳支援一个远程心电监测项目时，也死磕过一段NEON——结果发现省下的那点功耗，还不如把屏幕亮度调低一档来得实在。不过那种亲手抠指令的执念，大概就像我们护理里反复调整翻身角度只为减少病人压疮风险一样，外人看微不足道，自己知道值得。你后来有把那套调试笔记留档吗？现在AI for Code说不定真能从你的注释里学会“奶茶换2%”的代价呢 :)
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