Performance
我得承認：我對性能有點执著。
不是那種“过早優化”式执著，我知道那條规則。但 Reso 的核心價值就是實時转寫。一旦卡顿，它就失去意義。
我第一次把 Whisper.cpp 跑在 Apple Silicon 上時很興奋。它能跑了！但我一看指標：
0.12x 實時速度。
翻譯一下：8 秒音频要 66 秒才能转寫完。
這顯然不算實時。
第一個突破：CoreML
Whisper 由两部分組成：encoder（重）和 decoder（相對輕）。
真正壓垮 CPU 的是 encoder。而 Apple Silicon 正好有 Neural Engine 來干這類事。
我找到了一個 CoreML 編譯版的 Whisper encoder，接入并不复雜：
- CPU encoder：0.12x
- CoreML encoder：3.2x
好很多，但還不夠。我想要 10x。
第二個突破：編譯優化
真正離譜的地方在這裡。
Whisper.cpp 是 C++ 寫的。你在 Xcode 裡構建 Swift 应用時，Swift 代碼會被激進優化，但 C++ 依赖常常被當作第三方库，優化很有限。
後來我發現可以給 C++ 構建傳自定義 compiler flags：
``bash``
-Xcc -O3 # Max optimization level
-Xcc -flto=thin # Link-time optimization
LTO（Link-Time Optimization） 是關鍵。它會跨文件分析整個編譯結果并內聯函數，减少很多额外开銷。
加上這些參數後：
- Xcode 默認構建：3.2x
- 優化後構建：10.6x
我當時差點從椅子上站起來。
知識成本
這些信息沒有明顯文檔告诉你。我是靠翻 GitHub issues、試 compiler flags、做几十次 profile 挖出來的。前後折腾了两周。
但結果值得：Reso 的转寫已经比你开口說话還快。在 M2 Pro 上，8 秒音频大约 0.75 秒處理完。
為什麼重要
速度不只是一個 feature，它會改變你如何使用工具。
當转寫几乎即時，你就不再思考“它快不快”。你只負責說，文本自動出現。
這就是“你在使用一個工具”和“你几乎忘记它存在”之間的差別。
最好的工具會消失在體驗裡。
這不是行銷，是我們自己踩過的坑。