rknnNPU占用率 大家好,我是良许。 今天给大家分享一款 Linux 系统里的内存管理神器:smem。 smem是Linux系统上的一款可以生成多种内存耗用报告的命令行工具。与现有工具不一样的是smem可以报告 PSS【Proportional Set Size(按比例占用大小)】,这是一种更有意义的指标。可以衡量虚拟内存系统的库和应用程序所占用的内存...
查看rknn npu使用率 nmon查看cpu使用率 1、简述 nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具,相对于其它一些系统资源监控工具来说,nmon所记录的信息是比较全面的,它能在系统运行过程中实时地捕捉系统资源的使用情况,并且能输出结果到文件中,然后通过nmon_analyzer工具产生数据文件与图形化结果。另外,...
可以将单个模型分成多段在 NPU 上执 行,借此来调节多个模型占用 NPU 的执行时间,避免因为一个模型占用...
模型分段:该功能用于多模型同时运行的场景下,可以将单个模型分成多段在 NPU 上执 行,借此来调节多个模型占用 NPU 的执行时间,避免因为一个模型占用太多执行时间, 1而使其他模型得不到及时执行。RKNN-Toolkit 从1.2.0版本开始支持该功能。该功能必须 在带有 Rockchip NPU 的硬件上使用,且 NPU 驱动版本要大于0.9....
模型分段:该功能用于多模型同时运行的场景下,可以将单个模型分成多段在 NPU 上执2行,借此来调节多个模型占用 NPU 的执行时间,避免因为一个模型占用太多执行时间,而使其他模型得不到及时执行。RKNN-Toolkit 从 1.2.0 版本开始支持该功能。目前,只有RK1806/RK1808/RV1109/RV1126 芯片支持该功能,且 NPU 驱动版本要...
此外,RKNN还提供了多种优化策略,如算子融合、内存复用等,进一步降低模型推理时的计算复杂度和内存占用。 高性能计算 RKNN充分利用了硬件资源,通过底层优化和并行计算技术,实现了高性能的神经网络推理。无论是在CPU、GPU还是NPU上,RKNN都能发挥出极致的性能,满足各种应用场景的需求。 强大的兼容性 除了支持多种神经...
性能和内存评估:将 RKNN 模型分发到指定 NPU 设备上运行,以评估模型在实际设备上运行时的性能和内存占用情况。 量化精度分析:该功能将给出模型量化前后每一层推理结果与浮点模型推理结果的余弦距离,以便于分析量化误差是如何出现的,为提高量化模型的精度提供思路。
可以将单个模型分成多段在 NPU 上执行，借此来调节多个模型占用 NPU 的执行时间，避免因为一个模型占用...
模型推理,能够在PC上模拟NPU运行RKNN模型并获取推理结果;或将RKNN模型分发到指定的NPU设备上进行推理并获取推理结果。 性能和内存评估,连接板卡,将RKNN模型分发到指定NPU设备上运行,然后评估模型在实际设备上运行时的性能和内存占用情况。 量化精度分析,该功能将给出模型量化后每一层推理结果与浮点模型推理结果的余弦距离...
可以将单个模型分成多个段在NPU上执行，从而调整多个模型占用NPU的执行时间，避免因为一个模型占用太多执行...