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,它并不会
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...
多线程推理是为每个npu核各用一个线程 各线程轮流输入不同的图像给npu逐个推理 他们的特点是 多核推理时延迟低 多线程推理帧率高 举个具体的例子 在3576上两个npu核 一个核推理耗时50ms 两个核进行多核推理 是两个核共同推理一帧 耗时40ms 仅减少10ms 总帧率是25 但是两个核进行多线程推理 是两个核分别...
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: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...
第一个是废弃的 第二个是正在维护的 1.5GB 占用空间比较大 下载慢 可以在码云找个镜像 git clonehttps://gitee.com/polarbird/rknn-toolkit2.git C++调用npu的例子放在 cd rknn-toolkit2/rknpu2/examples 先用第一个基本例子 这个例子内容是简单的加载模型 输入图片 进行推理的过程 ...
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...
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...
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。