边缘计算中评估多模态分类任务的延迟

一、延迟构成要素分解

多模态分类任务的延迟由以下关键部分组成，需建立全链路分析模型：

1. ​​数据采集延迟​​

• ​​异构传感器同步​​：不同模态数据的时间对齐误差（如摄像头25fps vs 激光雷达10Hz）

• ​​数据压缩开销​​：JPEG压缩比与特征失真的权衡（PSNR>30dB时压缩率可达80%）

2. ​​特征提取延迟​​

• ​​模态专属处理​​：

  模态类型	典型处理耗时（Jetson Nano）	优化方法
  图像	45ms（ResNet-18）	MobileNetV3量化
  语音	22ms（Wav2Vec2）	知识蒸馏+INT8量化
  时序数据	18ms（LSTM）	TCN网络结构优化

3. ​​跨模态融合延迟​​

• ​​特征对齐开销​​：基于注意力机制的跨模态匹配耗时

• ​​融合策略选择​​：早期融合（输入级）vs晚期融合（决策级）

4. ​​模型推理延迟​​

• ​​多模态模型架构​​：

  # 多模态Transformer示例
  class MultiModalTransformer(nn.Module):def __init__(self):self.visual_encoder = ViT()self.audio_encoder = WavLM()self.fusion_la