小芯片跑模型：预算有限时优先处理内存、延迟还是精度

小芯片上的模型项目，预算不只是板卡价格。模型权重、KV 缓存、散热、电源、存储和维护时间都会进入成本。资源不够时，先找最稀缺、也最难替代的那一项。

先拆成资源账

把峰值 RAM、Flash、平均功耗、最坏推理时间和每次任务的输入长度列出来。模型是否必须本地运行，也要重新确认：设备端可能只需要分类、筛选或异常检测，复杂生成可以留给网关或云端。

如果 RAM 是瓶颈，优先缩短上下文、减少并发工作区和选择更小模型；如果功耗是瓶颈，评估触发式推理与低频采样；如果延迟是瓶颈，则先测数据搬运和预处理，不要只盯着模型参数量。

预算要有拒绝条件

为每项资源设上限，并在启动时校验。超过上限时返回可诊断的错误或进入明确的降级模式。这样即使需求继续增加，系统也不会在现场悄悄耗尽内存或电量。