计时将不准确或与实际推理时间无关。 下面这个代码不合适,在 CPU 上计时且没有考虑 CPU 和 GPU 同步的问题,也没有 warm up importtimemode=mode().to('cuda:0')# 网络模型dummy_input=data.to('cuda:0')# 输入s=time.time()_=model(dummy_input)curr_time=(time.time()-s)*1000 GPU warm up GPU...
计算模型推理时间在执行模型推理语句前得到时间点,与得到模型推理结果后的时间点进行相减,得到推理时间。 输出当前时间电脑的时间 import time print(time.asctime()) 1. 2. 时间输出结果如下: 在模型推理代码开始与结束出进行设置,对end与start进行相减,得到推理时间的消耗。 start = time.clock() #推理计时开始 ...
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。本页核心内容:计算模型推理时间
计算推理所需时间。 代码示例 以下是一个简单的 PyTorch 示例,展示了如何测试模型推理时间。 importtorchimporttimeimporttorchvision.modelsasmodelsfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImage# 加载预训练模型model=models.resnet18(pretrained=True)model.eval()# 数据预处理transform=transforms.Compose([transforms.Re...
推理时间（inference time）指的是模型对单个输入数据进行预测所需的时间。推理时间是评估模型性能的常用...
针对上述问题,微软亚洲研究院异构计算组的研究员们提出并开发了 nn-Meter 模型推理时间预测系统。nn-Meter 提出基于内核单元的预测方法,通过自适应数据采集算法,可高效、准确地预测 DNN 模型在不同端侧设备上的推理延迟。 nn-Meter 荣获了MobiSys 2021 大会的最佳论文奖,且是本届大会上唯一一篇获得了Artifact Evaluat...
Pytorch GPU模型推理时间探讨 Pytorch GPU模型推理时间探讨2——显卡warm up 同步计算 上图表示同步计算,(手工画图,字见谅),CPU将要计算的数据以及模型通过总线发送给GPU,等发送完后通知GPU开始计算,这时开始perf_counter计数,显卡开始计算,此时CPU陷入阻塞,啥事也不做,等待显卡完成计算,当显卡...
300I推理卡跑yolo7x模型推理时间51 ms/每张图,模型输入shape[1,3,416,768],1080*1920的原图输入,加上前后处理的时间就是77ms,有点太慢了,AIcore算力占用98%模型转换:onnx -> omatc命令:atc --input_shape="images:1,3,416,768" --check_report=./yolo7xnetwork_analysis.report --input_format=NCHW ...
因为推理时间基本是由计算和访存两方面组成的，而flops只间接反映了计算上的时间 首先flops本身就是一个...