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本文通过多赛道轮询分析，对比了Transformer、Causal和图神经网络三种架构在推理速度上的性能差异。实测数据显示，架构选择对系统实时性影响显著，高并发场景下Transformer表现更优，而时序数据预测任务更适合Causal架构。文章还提供了详细的性能对比表格，并分析了不同场景下的架构选择建议。
