在资源受限的边缘设备上部署基于 Python 的 AI 代理会面临运行时优化的挑战：需要大量线程来掩盖 I/O 延迟，但 Python 的 Global Interpreter Lock（GIL）阻止了真正的并行执行，导致 CPU 利用率不佳。为了解决这一问题，我们提出了一种混合执行模型，结合多进程（multi-process）和多线程（multi-threading）策略：对 CPU 密集型任务使用 Python 的 multiprocessing，对 I/O 密集型操作则在独立线程中使用异步 I/O（asynchronous I/O）。这种方式能够绕过 GIL 处理计算密集型工作负载，并高效地将 I/O 与计算重叠，从而在受限硬件上提升整体吞吐量。我们在 Raspberry Pi 4 上部署了实时目标检测流水线（object detection pipeline），实验表明该模型相较于纯多线程实现实现了 2.5 倍的加速，同时保持了低内存开销。
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