在行動機器學習快速演進的年代，開發者常常面臨一個再實際不過的問題：模型在開發環境裡跑得飛快，但一旦被部署到真實的手機、平板或穿戴式裝置上，效能卻像被抽走靈魂般地慢下來。不同晶片組、RAM 配置、GPU 型號，到底會造成哪些細微差異？沒有成堆設備、沒有完善實驗室、多數團隊甚至連測試設備都買不起的情況下，開發者能做的通常只有「猜」。
Google 推出 Google AI Edge Portal，正是為了解決這種「靈感式猜測」。它讓開發者能以系統化方式在龐大的 Android 裝置池中進行 LiteRT（TensorFlow Lite Runtime）模型基準測試，不需購買設備、不需建置測試環境，甚至不用一行額外程式，就能取得與真實市場高度一致的效能數據。
這不只是一個工具，更是一種新的 Edge AI 開發流程哲學：讓模型的設計、最佳化與驗證完全建立在真實世界硬體資料上，而不是憑空揣測。
基準測試範例（source）
把不可控變成可控：行動端 ML 流程的最大痛點
行動裝置上的 AI 通常代表更多不確定性。不同代數的 Snapdragon、MediaTek、Tensor 系列晶片在算力表現上差異巨大；某些中階手機的 RAM 限制可能影響模型初始化速度；甚至 Android 各廠的架構差異也會帶來不可預測的效能回歸。這些問題過去幾乎只能靠「人工試驗」去找答案，然而這種方式不但慢、貴、不可擴張，也嚴重拖累 AI 功能的產品化時程。
Google 在其技術說明中強調，開發者普遍缺乏大規模測試裝置的能力，因此難以保證模型在實際部署時的效能。尤其是 LiteRT 在行動端的部署越來越普遍，沒有精準的裝置資料，最佳化根本無從下手。
Google AI Edge Portal 的核心價值，就在於讓「真實裝置」不再是開發者的稀缺資源，而是成為日常工作流程的一部分。
從模型上傳到跨百款裝置測試：Portal 的工作方式
當開發者登入 Google AI Edge Portal 之後，整個流程的起點非常直覺，只需要將模型檔案直接上傳到介面，或引用放在 Google Cloud Storage 裡的 LiteRT 模型。接著，使用者可以選擇以 CPU 或 GPU 作為推論加速器。Google 也預告未來將陸續支援 NPU，使端側 ML 能更接近各大 Android 品牌現行的裝置設計方向。
最重要的環節，是選取測試裝置。Portal 目前擁有超過百款以上市面 Android 原始設備製造商（OEM）的代表性裝置型號，從旗艦到入門機、從大容量 RAM 到只有基礎規格的輕量機型一應俱全。開發者可透過裝置等級、品牌、晶片組與記憶體等條件進行篩選，或直接使用官方提供的精選列表。只要按下提交，Portal 就會在實體裝置上逐一執行模型基準測試。
這意味着每個模型設定、每個版本更新、每次最佳化調整，都能在真正的硬體條件下取得結果，而不再只是看著開發機上的單一數字自我安慰。
讓效能一目了然：互動式資訊主頁
當測試工作完成後，開發者會被帶到一個可互動的效能儀表板，而這恰恰是 Portal 真正讓人驚艷的地方。它不只是把數字列出來，而是提供多維度分析工具，幫助開發者理解「為什麼模型會在 A 裝置上快、在 B 裝置上慢」。
例如「比較設定」視圖可以快速檢視在不同加速器設定下，各裝置的延遲與峰值記憶體差異。如果一個模型在 GPU 上的平均延遲意外地比 CPU 還慢，開發者只需要切換到裝置視圖，就能看到是哪一組晶片對 GPU 最不友善。
另一個實用的視圖則專注於「裝置影響」。透過直方圖與散布圖，開發者可以看到特定模型設定在所有測試裝置中的分布情況，特別是那些尾部裝置：它們可能 RAM 較少、可能屬於較舊晶片，或可能使用不同供應商的 GPU。這些圖表就像是照 X 光一樣，把模型與硬體間的關係赤裸地攤開來。
每部裝置的初始化時間、推論延遲、記憶體用量與硬體規格，也都能在詳盡的資料表中查看。開發者甚至可以將這些數據下載，作為之後版本迭代或產品提案中的量化指標。
Google 形容 Portal 是一種「資料導向決策工具」，讓團隊在還沒發布 app 之前，就能對效能有完整掌握，而不是等到使用者抱怨後才亡羊補牢。
小結
Edge AI 的難點一直以來都不在於模型本身，而在於「模型如何在真實世界、在真實裝置上運作」。Google AI Edge Portal 讓這個世界不再遙不可及。它把百款裝置的測試能力整合成一套人人可用的雲端平台，讓開發者得以以科學化、資料化、系統化的方式打造更穩定、更快、更可靠的行動端 AI。
對開發者而言，這不只是一套工具，還是一種能力的放大器。未來無論是要在行動端部署大型語言模型（LLM）、視覺模型，或 AR/VR 的即時推論功能，這類精準可靠的效能資料將會是最關鍵的基礎。
（責任編輯：歐敏銓）
》延伸閱讀：
Google AI Edge Portal: On-device machine learning testing at scale（Google Cloud Blog）
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