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Sudoless Apple Silicon system monitor (native SwiftUI GUI) with ANE / Media Engine / memory-bandwidth tracking
在 Apple Silicon 上跑本地 LLM（Ollama、LM Studio、llama.cpp），生成速度上不去时，你很难判断到底是内存带宽受限（Bandwidth-bound）还是GPU 算力不足（Compute-bound）。SiliconScope 的瓶颈分类器（Bottleneck Classifier）正是为此而生：它把 GPU 占用、内存带宽、散热与内存压力整合成一条明确结论，让新手也能一眼看懂——"我的模型卡在哪"。
1. 先搞懂：为什么本地 LLM 会"卡"
本地大模型推理分两个阶段，瓶颈完全不同：
| 阶段 | 特征 | 典型瓶颈 |
|---|---|---|
| Prefill（处理提示词） | 一次性吃下整段输入，矩阵运算密集 | GPU 算力（Compute-bound） |
| Decode（逐 token 生成） | 每生成一个词都要把权重从内存搬一遍 | 内存带宽（Bandwidth-bound） |
这就是为什么 27B 以上的模型在 Mac 上"输出慢"是常态：Apple Silicon 是统一内存架构，GPU 没有独立的显存，每个 token 都要从统一内存把权重读出来——带宽成了真正的天花板。这一结论也写进了项目的显示规格文档 docs/display-spec.md：
Local LLM (llama.cpp / MLX / Ollama) → 实际跑在Metal GPU + unified memory上（ANE 并不参与），瓶颈是memory bandwidth（尤其是 27B+ 模型）。
2. 六个判定 + 一条优先级链：SiliconScope 如何下结论
SiliconScope 的分类器定义在 Sources/SiliconScopeCore/Bottleneck.swift，给出 6 种互斥判定，优先级从高到低：
- Memory-pressured（内存吃紧）：统一内存满到 macOS 压力 critical，系统开始换页——吞吐被 swap 拖垮；
- Thermal-throttled（热降频）：温度上来后 GPU 时钟被压回峰值以下；
- Bandwidth-bound（带宽受限）：内存带宽达到机器"实测可达峰值"的85% 以上——典型的逐 token 生成状态；
- Compute-bound（算力受限）：GPU 占用≥90%而带宽还有富余——典型的提示词处理阶段；
- GPU active：GPU 在干活，但没有单一主导瓶颈；
- Idle（空闲）：GPU 占用低于 30%（桌面合成本身就会吃掉 10–25%）。
有两个设计细节让它特别"诚实"：
- 自校准的带宽基线：分类器不拿理论规格硬套（M1 Max 只能吃到 400 GB/s 理论值的约一半，新芯片比例更高），而是记录你机器自己观察到的可达带宽峰值（衰减最大值），理论规格表（Bottleneck.bandwidthCeilingGBs，覆盖 M1–M5 全系、按 P-core 数区分 Max 的两个内存档位）只作为下限兜底；
- 抗抖动：判定基于最近 3 个采样的滚动平均（见 MetricsEngine.bottleneck），单点噪声不会让结论在"带宽受限"和"算力受限"之间反复横跳。
SiliconScope 瓶颈分类器实战：AI Workload 卡片给出 Bandwidth-bound 判定，同时显示 AI 运行时、模型预算与内存带宽读数
3. 结论在哪里看：AI Workload 卡片与菜单栏
打开 Dashboard，最上方的AI Workload卡片（DashboardView.swift）就是分类器的"主场"：
- 顶部标题行告诉你负载本质：
LLM (GPU/Metal)、ANE (CoreML)或Idle——本地 LLM 只点亮 GPU，ANE 保持熄灭，这一对比本身就是洞察； - GPU / ANE / Media 三行分别列出各自引擎的占用、功率与频率，谁在干活一目了然；
- Mem 行就是"带宽 vs 天花板"的定性读数：当带宽超过 70% 的芯片规格值时显示
Bandwidth-bound，若数据来自估算路径还会诚实标注(est.)。
菜单栏里同样有速览：Workload一行的配色直接对应判定结果（绿色 = 带宽受限，红色 = 降频/swap 等需要行动的问题）。
SiliconScope 菜单栏的 GPU / Media / Neural 面板：本地 LLM 推理时 GPU 与 Media 引擎的占用、功率与历史曲线
4. 拿到判定之后：三个实用行动
- 看到 Bandwidth-bound——这不是故障，而是 LLM decode 的物理属性。想提速：换更小的量化（Q4）、降上下文长度、或换带宽更高的芯片（Max/Ultra 档）；
- 看到 Compute-bound——多发生在喂长 prompt 的瞬间，属正常现象；
- 看到 Memory-pressured 或 Thermal-throttled——这才是真正要处理的信号：模型太大（触发压缩/swap）或长时间满载导致降频。可以点开进程面板确认是谁吃掉了内存与 CPU，例如：
SiliconScope 进程检查器：逐进程查看本地 AI 应用的 CPU、GPU、ANE 与内存占用，辅助定位带宽瓶颈来源
5. 想自己验证？文件与测试都在这
- 分类核心逻辑：Sources/SiliconScopeCore/Bottleneck.swift（纯函数，可脱离 UI 独立测试）
- 滚动平均与判定编排：Sources/SiliconScopeCore/MetricsEngine.swift
- UI 呈现：Sources/SiliconScope/DashboardView.swift
- 单元测试（含全芯片带宽表校验）：Tests/SiliconScopeCoreTests/BottleneckTests.swift
- 带宽采样通道细节：docs/ioreport-channels.md
总结
对本地 LLM 玩家来说，"卡在哪"不该靠猜。SiliconScope 的瓶颈分类器把带宽、算力、散热与内存压力四组信号压成一句话——带宽受限是 LLM 生成阶段的物理事实，算力受限多见于提示词处理，而降频与内存吃紧才是需要行动的问题。打开 AI Workload 卡片，让数据替你回答。
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