模型在服务器 GPU 上单张耗时 20ms。产线节拍要求 30ms/件，一台边缘设备是 Jetson Orin NX 16GB，相机 500 万像素（2592×1944），每件要跑 4 个视角。允许量化到 FP16/INT8，但要求量化后漏检率相对 FP32 上升不超过 1 个百分点。请给出你的加速与部署方案：时延预算怎么分、模型和工程各做什么、精度怎么验收。

面试官在考什么

考察候选人能否把节拍拆成时延预算并逐段优化，而不是只会说“上 TensorRT/量化”。

落地推理速度

回答框架 · 前两步

1. 先做时延预算：30ms/件 ÷ 4 视角 ≈ 7.5ms/视角，还要扣掉解码、预处理、后处理和通信，留给网络的只有几毫秒，不能只盯模型。
2. 图像层面先降计算量：不做全图 500 万像素直推，改用 ROI/两级级联，先粗定位再高分辨率细检，必要时多视角共享一次粗筛。

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