三种 Badcase 精度验证方案详解与 hbm_infer 部署实录

但实际场景中，Badcase 的来源和管理非常复杂：

• 🧩 数据常常分散在客户服务器；
• 🌀 有些数据是动态生成、无法导出；

• ⚠️ 板端资源有限，难以长期驻留模型或数据。

为此，地平线工具链围绕量化后的模型，提供了三种可选的精度验证方案，分别适配不同类型的项目需求。

✅ 三种 Badcase 精度验证方案

📌 方案一：仿真推理（Simulate Inference）

• 优点：

  • 无需开发板，部署轻量；

  • 适合多模型结构快速迭代验证；

• 缺点：

  • 本地仿真推理因为缺少了专用板端硬件参与，速度相对较差。

📌 适用场景：早期算法开发、模型结构调整的初步验证。

📌 方案二：本地数据，远程推理（hbm_infer 协同执行）

• 优点：

  • 数据留在服务端，可动态调度；

  • 使用板端 硬件推理，速度较快，且度评估基于真实 BPU，结果可靠；
• 缺点：

  • 网络带宽影响推理效率；

  • 需依赖板端资源；

📌 适用场景：Badcase 动态生成、服务端数据不便迁移、对验证速度存在较大需求 、真实精度验证。 

📌 方案三：板端本地验证（纯离线推理）

通过 NFS 或本地挂载方式将全部数据传输到板端，在板端离线完成所有推理与验证工作。

• 优点：

  • 推理速度最快，完全无网络瓶颈；

  • 精度结果与部署完全一致；

• 缺点：

  • 需预先准备所有测试数据；

  • 动态输入或在线调试能力较弱

  • 重度需依赖板端资源；

📌 适用场景：静态 Badcase 精度评估、大规模离线验证、交付测试。

📊 三方案对比一览

🎯 为什么重点介绍方案二？

1. 数据无需迁移：Badcase 可在服务器本地组织；
2. 推理结果真实可信：完全基于硬件板端执行；
3. 部署过程存在一定复杂度：但可高度自动化，适合通用集成；

🛠️ hbm_infer 使用指南（方案二）

1️⃣ 安装依赖

2️⃣ 常规模式示例：开发调试推荐

3️⃣ Flexible 模式示例：多线程/多模型推荐

✅ 小贴士：提高推理效率的建议

• 板端与服务端建议处于同网段或直连，降低传输延迟；

• 对于批量推理任务，可提前批量加载数据并串行发送；

• 支持 with_profile=True 打开性能日志分析；

✅ 总结建议