在骁龙设备上用 TensorFlow Lite 调用 QNN delegate，模型推理速度反而不如 CPU，可能是哪些原因？

[云胡不喜只喜你]

在骁龙设备上用 TensorFlow Lite 调用 QNN  delegate，模型推理速度反而不如 CPU，可能是哪些原因？

[weixin_38498942]

速度不如 CPU，通常不是 HTP 本身慢，而是模型结构、量化方式、输入输出拷贝、算子回退和运行时版本组合导致的。常见原因包括：模型太小，HTP 调度和数据拷贝开销占比过高；算子大量回退到 CPU；输入输出张量没有复用，每次推理都重复分配内存；FP16/INT8 量化效果差，导致部分算子降级；QNN delegate 版本与设备 Runtime 不匹配。
可以先开启 QNN_LOG_LEVEL=6 查看算子卸载情况：

bash

export QNN_LOG_LEVEL=6  

然后检查日志中哪些算子跑在 HTP，哪些回退 CPU。建议：对中等以上计算量模型开启 INT8 量化；固定输入 Shape；复用 ByteBuffer 输入输出；避免每帧反复创建 Interpreter。示例：

java

Interpreter.Options options = new Interpreter.Options();
QnnDelegate delegate = new QnnDelegate();
options.addDelegate(delegate);
Interpreter interpreter = new Interpreter(modelBuffer, options);  

如果模型确实很小，例如不到 100M FLOPs，有时 CPU 或 Adreno GPU 反而更稳定。参考：https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-63442-10/topics/tensorflow_lite_delegate.html