English(EN) On-Device Inference Debugging (Part 2): Threads on Big Cores, CPU at Full Clock — Still Slow

设备端 LLM 推理受 CPU 扩展限制，而非模型速度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-10 11:02

设备端 LLM 推理调试系列的第二部分探讨了 Qwen2.5-1.5B 等模型在移动设备上运行缓慢的原因。初步调查发现 llama.cpp 中存在一个交叉编译错误，该错误已被修复，但性能仍然很低。进一步分析排除了线程调度问题和热节流作为主要原因。调查发现，Android 的默认 schedutil governor（动态调整 CPU 频率）导致性能波动。将 CPU 固定在最高频率仅提高了 20% 的性能，表明峰值计算能力的利用率仍然非常低。 AI

影响强调了边缘设备上的 LLM 性能通常受限于 CPU 频率扩展等系统级因素，而非模型本身的固有速度。

排序理由关于边缘设备上 LLM 性能优化的技术深度分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Pingredsai · 2026-10-10 11:02

设备端推理调试（二）：大核多线程，CPU全速运行——依然缓慢

<h1> On-Device Inference Debugging (Part 2): Threads on Big Cores, CPU at Full Clock — Still Slow </h1> <blockquote> <p>Part 1: <a href="https://dev.to/pingredsai/why-your-phone-runs-llms-80x-slower-than-it-should-and-what-i-found-2645"><em>Why Your Phone Runs LLMs 80x Slower Tha…

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