对推理过程进行优化:可以尝试优化推理过程中的计算流程,如使用TensorRT的优化算法、减少计算图中的计算节点数量等,以减少GPU计算时间。 使用更快的CPU:可以尝试使用更快的CPU,以加快将数据从GPU传输到CPU的速度。 减少CPU处理时间:可以尝试减少CPU处理时间,如使用多线程或异步方式处理数据,以减少CPU处理数据的时间。本...
其中TensorRT是nvidia为深度学习模型在GPU上高性能推理而开发的一套SDK,主要包括inference optimizer和runtime,在CPU平台上intel也开发了类似的产品OPENVINO,在其他国产异构处理器SOC芯片上,也都提供了类似的SDK,总体来说都是根据自家的硬件特点,来对模型做优化,使之在自家硬件平台上发挥最佳的推理性能。
上面这段代码打算测试了利用TensorRT去跑ONNX模型的速度。 需要注意一点,在测试GPU所运行的时候我们需要用到下面的函数使GPU和CPU保持同步,这样我们测GPU的运行时间才会精准,当然在TensorRT的例程中已经利用下面这个语句进行了同步操作。 cudaStreamSynchronize():这个方法接受一个stream ID,它将阻止CPU执行直到GPU端完成相...
2.6.1 使用tensorrt api进行搭建的时候,需要进行手动搭建网络 forname,parameterinmodel.named_parameters():#print(name, parameter.detach().cpu().numpy().shape)para[name]=parameter.detach().cpu().numpy()np.savez(paraFile,**para)delparaprint("Succeeded building model in pyTorch!")# Rebuild network...
把模型的输出数据从GPU拷贝到CPU中。 对模型的输出结果进行解析,进行必要的后处理后得到最终的结果。 由于模型的推理是在GPU上进行的,所以会存在搬运输入、输出数据的操作,因此有必要在GPU上创建内存区域用于存放输入、输出数据。模型输入、输出的尺寸可以通过ICudaEngine对象的接口来获取,根据这些信息我们可以先为模型分...
先来看看电脑的配置，CPU是英特尔i9-14900KF（临时用的），内存是光威48GB内存，显卡是技嘉的RTX 4070 SUPER 12GB（RTX 4070 SUPER AERO OC 12G雪鹰），主板是技嘉的B760M AORUS ELITE X AX（B760M冰雕X）。首先是3DMARK 最新的STEEL NOMAD测试，总分4626分。然后是TIME SPY EXTREME，总分10594，其中图形得分10232...
NCNN从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端CPU的速度快于目前所有已知的开源框架。基于NCNN，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。NCNN目前已在腾讯多款应用中使用，如 QQ，Qzone，微信，天天P图等。下面是NCNN在各大系统...
Nsight Systems 可以通过多种方式配置,以仅报告程序执行的一部分的时序信息,或者也可以将传统的 CPU 采样配置文件信息与 GPU 信息一起报告。 仅分析推理阶段 分析TensorRT 应用程序时,您应该仅在构建引擎后启用分析。在构建阶段,所有可能的策略都被尝试和计时。分析这部分执行将不会显示任何有意义的性能测量,并将包括...
我们推理的时候都需要借助额外的硬件设备来达到高速推理,如GPU,NPU等,此时就需要再CPU和这些硬件设备进行交互;以GPU为例,推理时需要将CPU中的数据copy到GPU显存中,然后进行模型推理,推理完成后的数据是在GPU显存中,此时又需要将GPU显存中的数据copy回cpu中。
defmain():args=make_parser().parse_args()logger.info("args value: {}".format(args))print("loading weight file from :{}".format(args.weight_path))model=GGHL().eval()ckpt=torch.load(os.path.join(args.weight_path),map_location='cpu')model.load_state_dict(ckpt)logger.info("loading ...