CPU推理方案大比拼：不同部署方式下的YOLO性能实测
摘要：在没有独立GPU的边缘设备或低成本工控机上，CPU是YOLO部署的唯一选择。但“用CPU跑”不等于“随便跑”，OpenVINO、ONNX Runtime、TensorRT(CPU)、NCNN、原生PyTorch之间的性能差距可达5倍以上。本文基于Intel i7-12700与AMD R7-7840HS双平台，对YOLOv8n/s/m三档模型进行6种方案的横向实测，附带量化精度损失分析与选型决策树。数据全部可复现，结论直接指导工程落地。
一、 为什么CPU推理值得认真对待？
在CSDN搜“YOLO CPU部署”，大量文章停留在“能跑就行”的层面。但在真实工业与边缘场景中，CPU推理是成本与性能的最优平衡点：
| 场景 | GPU方案成本 | CPU方案成本 | CPU是否够用 |
|---|---|---|---|
| 智能门禁(单路1080p) | Jetson Nano ¥1500+ | RK3588/工控机 ¥600 | ✅ OpenVINO 25+ FPS |