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如果使用了rk3588多NPU进行模型推理，但模型总推理时间增加了，可能有以下几个原因导致：

1. 并行性不充分：多NPU可以同时进行推理任务，但如果模型的推理过程中存在串行计算的部分，那么多个NPU并行处理的优势就无法发挥。这种情况下，推理时间可能不会缩短甚至会增加。

2. 数据通信开销：多NPU之间需要进行数据的传输和通信，如果数据传输的开销较大，就会导致推理时间增加。尤其当模型的输入数据量较小、NPU之间的数据传输时间占比较大时，这一问题更为突出。

3. 数据负载不平衡：在多NPU的推理过程中，如果不同NPU的负载不均衡，即有些NPU的计算负载较大，而有些NPU的计算负载较小，那么整体的推理时间就会被较慢的NPU所限制。这种情况下，可能需要对任务进行更合理的分配，以提高整体的推理效率。

4. NPU计算性能不佳：虽然使用了多个NPU进行推理，但如果NPU的计算性能不如预期，可能导致推理时间增加。这可能是因为NPU的芯片设计存在问题，或者NPU驱动和软件栈的优化不充分等原因。

针对以上问题，可以考虑以下解决方案：

1. 优化模型：对模型进行优化，减少串行计算的部分，提高模型的并行性，以充分发挥多NPU的优势。

2. 数据预处理和后处理优化：尽量将数据预处理和后处理与NPU推理任务并行进行，减少NPU之间的数据通信开销。

3. 负载均衡：对任务进行更合理的分配，使各个NPU的负载相对均衡，以提高整体的推理效率。

4. 检查NPU的性能和优化情况：评估NPU的性能是否符合预期，如果问题出在NPU芯片设计或驱动和软件栈优化方面，可以尝试寻找更好的解决方案或联系供应商寻求支持。

需要注意的是，多NPU并不一定能保证在所有场景下都能获得更好的性能提升，实际效果可能受限于多种因素，包括模型本身、数据特征、NPU的设计和驱动优化等。具体情况需要根据实际情况进行分析和调优。