openvino在不同batchsize下的性能对比

今天药忘吃喽~ 2023-01-10 14:58 145阅读 0赞

之前写过一篇关于tensorrt的：[tensorrt在不同batchsize下的性能对比][tensorrt_batchsize]

模型还是使用的这篇文章的模型，只是将其转换成了openvino模型了，然后使用benchmark进去测试

benchmark要想使用需要自己进行编译：[https://blog.csdn.net/zhou\_438/article/details/112974101][https_blog.csdn.net_zhou_438_article_details_112974101]

然后就可以进行测试了

举个具体的例子，下面的命令是batchsize=32：

benchmark_app.exe -m  ctdet_coco_dlav0_512.xml -d CPU -i 2109.png  -b 32

其余的batchsize需要自己进行测试然后汇总数据进行观察

然后将数据进行可视化，结果如下：

import numpy as  np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.tight_layout()
    
    df1=pd.read_csv("FirstInference.txt",sep=' ')
    df2=pd.read_csv("Latency.txt",sep=' ')
    df=pd.merge(df1,df2,how = 'inner',on='batchsize')
    print(df.head())
    x =df['batchsize'].values
    y1 =df['FirstInference'].values
    y2 =df['Latency'].values
    plt.plot(x, y1, 'ro--',label='FirstInference')
    plt.plot(x, y2, 'bo-',label='Latency')
    plt.xlabel('batchsize')
    plt.ylabel('time(ms)')
    
    plt.legend()
    plt.show()

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

可以看出cpu不管你batchsize设置多大，推理的时间实际上也是线性增加

吞吐量几乎没有变化，图上看起来波动较大，实际上数据在一个小范围下变化

[tensorrt_batchsize]: https://blog.csdn.net/zhou_438/article/details/112823818
[https_blog.csdn.net_zhou_438_article_details_112974101]: https://blog.csdn.net/zhou_438/article/details/112974101
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221119/8943fedb3de34ff399ddcb3e50e97aea.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VfNDM4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221119/e75b9bcb8a7c4315ade1e94ae47aebc0.png