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# 性能优化工作流
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## 目标与负载
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记录主指标、阈值、负载矩阵、功能边界、允许取舍、责任人和验收环境。候选指标包括吞吐、端到端/阶段延迟、抖动、丢帧、CPU、内存峰值、DDR/总线带宽、功耗、温度、频率和错误恢复时间；只选择与当前任务相关的指标，不适用项说明理由。
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## 基线
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锁定硬件/板卡、固件、BSP/PSP、应用、模型、配置、工具链、仪器、供电、温度、DVFS、预热和后台负载。记录原始数据路径和 hash。无法排除并发干扰时，不升级验证状态。
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## 测量计划
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项目测试规范优先。没有规范时先做预实验估计波动，再向用户提出采样次数、预热、统计量、置信或接受标准。只比较一次或只看峰值不足以证明提升。
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## 优化循环
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1. 采集 profiling、trace/ftrace/RTOS trace、性能计数器、日志或波形。
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2. 建立可证伪瓶颈假设，并说明预测的主/副指标变化。
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3. 优先实施单变量、可回退的最小变更；耦合变更说明原因。
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4. 在同一基线和负载下重复测量，保存失败和无效实验。
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5. 比较分布/离散程度，确认改善超过测量噪声。
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6. 回归功能、稳定性、错误恢复、CPU/内存/带宽、功耗、温度和相关实时性；未测项标记未验证。
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7. 根据已确认目标接受或回退，不通过降低阈值制造成功。
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## 代码所有权
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性能 skill 负责实验和判定，不自动获得任意仓库权限。目标组件未在当前工作包明确批准时，输出包含证据、预测和验收条件的修复请求，由对应所有者实施后回交测量。
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## 交付
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交付目标/负载矩阵、软硬件环境、原始数据路径/hash、profiling、瓶颈假设、变更、前后统计、副指标回归、接受/回退、未测维度和可复现步骤。未达到目标的实验可以作为有效调查结果，但不能标记优化成功。
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