1. 背景需求：针对视频形式的数据输入，对每一帧图像，有多个神经网络模型需要进行推理并获得预测结果。如何让整个推理过程更加高效，尝试了几种不同的方案。硬件：单显卡主机。2. 方案由于存在多个模型需要推理，但模型之间没有相互依赖关系，因此很容易想到通过并行的方式来提高运行效率。对比了如下几种方案的结果，包括：串行线程进程协程3. 实现3.1 整体流程配置了 4 个体量相近的模型。
为了屏蔽读取和解码
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2024-10-23 20:45:20
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Tensorflow的训练：使用 TPU 训练 TensorFlow 模型
TPU 简介 什么是 TPU TPU 代表 Tensor Processing Unit (张量处理单元) ，是由谷歌在 2016 年 5 月发布的为机器学习而构建的定制集成电路(ASIC)，并为 TensorFlow 量身定制。 早在 2015 年，谷歌大脑团队就成立
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2024-05-28 12:56:25
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神经网络和深度学习入门神经网络松散地模拟人脑中的神经网，是深度学习(DL)的基础，这是一个复杂的数学系统，可以自己学习执行任务。通过查看许多示例或关联，NN可以比传统的识别程序更快地学习连接和关系。训练就是基于对数百万同一类型的样本的学习来配置NN以执行特定任务的过程。例如，一个NN可能聆听许多声音样本并使用DL来学习“识别”特定单词的声音。然后，该NN就可以筛选新的声音样本清单，并使用称为推理的
CPU（Central Processing Unit）是计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，相当于系统的“大脑”。当 CPU 过于繁忙，就像“人脑”并发处理过多的事情，会降低做事的效率，严重时甚至会导致崩溃“宕机”。因此，理解 CPU 的工作原理，合理控制负载，是保障系统稳定持续运行的重要手段。CPU 的物理核与逻辑核 一台机器可能包含多块 CPU 芯片，多
©作者 | HKUST&DAMO TECH始智AI wisemodel.cn社区已上线2个月，是类huggingface社区的产品，将努力打造成中国最活跃的中立AI开源社区。“源享计划”即开源共享计划，大家自己研发的开源模型和数据集，以及基于开源成果衍生的开源模型和数据集等，欢迎同步发布到国内wisemodel.cn社区，方便大家更容易获取和使用。大型语言模型（LLMs）在学术和
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2024-06-15 16:36:21
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# Halcon深度学习推理显卡GPU的实现指南
在本文章中，我们将探讨如何利用Halcon进行深度学习推理，尤其是如何使用显卡（GPU）来加速这一过程。通过一系列清晰的步骤和示例代码，即使是刚入行的小白也能快速掌握这项技能。
## 流程概述
以下是实现Halcon深度学习推理的步骤：
| 步骤 | 描述
在图像去雾这个领域，几乎没有人不知道《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》这篇文章，该文是2009年CVPR论文。作者何凯明博士，2007年清华大学毕业，2011年中文大学博士毕业，可谓是功力深厚，感叹于国内一些所谓博士的水平，何这样的博士才可以真正叫做Doctor。 &n
# 深度学习模型推理加速（CPU）入门指南
## 一、引言
随着深度学习的迅猛发展，模型推理的速度成为实际应用中一个不可忽视的重要因素。高效的推理能显著提高应用程序的响应时间并降低资源消耗。在这篇文章中，我们将探讨如何在CPU上加速深度学习模型推理，适合所有初学者。
## 二、整件事情的流程
在开始之前，我们需要明确完成推理加速需要经过的步骤。以下是整体流程的表格展示：
| 步骤 | 描
并行编程在近些时候特别火爆，因为ILP得潜力已经被发掘得差不多了，TLP必然成为未来提高微处理器性能的最重要方向，最重要的体现形式就是多核并行处理器。现在我们就来看看ILPTLP的转换中，我们程序员面临哪些可能的挑战。以下内容很多自己推测，肯定存在错误，仅仅作参考。
对于程序员来说，并行运算最重要的地方就是共享资源正确和高效的使用，而程序员所能最大限度掌控的便是存储系统。我们来看看IN
博客简介本篇博客是实验设计:《模型机CPU设计》整套实验报告内容之一，包括构架，分部件和性能分析三个大的模块，每个模块又细分为小的部分，历时1.5周完成。最后实验验收的分为满分。现在将其分享出来，希望能给后续的实验同学一个参考，少走不必要的弯路，设计出性能更优的CPU。资源下载设计CPU时，一路做了有三个版本，链接如下：CPU1.0版本是第一代版本，由于刚开始设计，没有做性能的优化，此版本的优点是
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2024-10-17 07:24:17
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# 深度学习模型推理时 CPU 的高使用率及优化方法
在深度学习领域，模型推理是将训练好的模型应用于实际数据的过程。然而，许多开发者在使用 CPU 进行模型推理时发现，资源消耗常常过高。这不仅导致性能瓶颈，还会对系统的其他程序造成影响。本文将探讨导致 CPU 使用过高的原因，并提供优化的代码示例。
## 一、为何深度学习模型推理消耗大量 CPU
### 1. 模型复杂度
深度学习模型一般具
文章目录CPU功能：CPU的组成：CPU参数：几个重要概念计算机的存储层次：RegisterCache睿频加速技术：超线程技术： CPU功能： 要完成一个任务，先编写一段程序，然后存入计算机主存。程序的代码就会翻译成一条条指令或数据字。cpu就会执行这些指令得到最终结果。读取指令要通过地址读取，地址保存在程序计数器中，读取的某个任务的全部指令会放入指令寄存器等待处理，cpu每次从中读取一条指令或
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2024-07-18 20:58:39
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上篇写了执行模型，这篇继续总结[1]的第四章: 内存模型。首先介绍CUDA内存空间以及物理内存与逻辑内存的对应关系，后续文章写如何通过改善访存策略来提升CUDA Kernel函数的性能。参考文献：[1] PROFESSIONAL CUDA C Programming. John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher.[2] CUDA C PROGRAMMIN
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2024-10-18 22:18:28
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如何确定ollama用gpu推理还是cpu推理
在深度学习的推理环节，了解模型是使用GPU还是CPU进行推理，对于优化模型性能和资源利用是至关重要的。特别是，对于使用ollama的开发者，确认推理的执行环境可以显著影响计算效率和响应时间。以下内容将详细梳理出如何确认ollama在使用 GPU 进行推理还是 CPU 推理的过程。
背景描述
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在使用ollama进行推理时，有时我
YOLOv4在速度和准确率上都十分优异，作者使用了大量的trick，论文也写得很扎实，在工程还是学术上都有十分重要的意义，既可以学习如何调参，也可以了解目标检测的trick。 论文: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934论文代码：https://gi
前言onnx模型作为中间模型，相较于pytorch直接推理，是有加速度效果的，且推理代码简单，不需要load各种网络。最近某些项目因为显存不够，onnxruntime推理时切换CPU/GPU，实现某些模型在CPU上推理，某些在GPU上推理。 查了一些别人的文章发现很多人都说onnxruntime推理没法像pytorch那样指定GPU,CPU,只能卸载一个GPU用CPU，卸载CPU用GPU。个人感觉
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2024-03-18 11:01:56
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目录1、常用设定2、模型训练2.1、单GPU训练2.2、使用多个GPU进行训练3、模型推理1、常用设定1）默认使用4个GPU的分布式训练。2）ImageNet上所有pytorch样式的预训练主干都是由open-lab团队自己训练的，参考文章https://arxiv.org/pdf/1812.01187.pdf。其中ResNet样式主干基于ResNetV1c变体，其中输入主干中的7x7转换被三个3
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2024-08-23 07:56:00
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项目简介Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。它直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras）转换成 TensorRT 推理加速引擎，帮助用户节省中间繁杂的模型转换或网络构建步骤。相对于直接使用 TensorRT，Forward 更易用以及更容易扩展支持更多模型和算子。目前，Forward 除了覆盖支持主流的 CV
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2024-03-08 09:33:50
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GPU加速：宽深度推理 Accelerating Wide & Deep Recommender Inference on GPUs 推荐系统推动了许多最流行的在线平台的参与。随着为这些系统提供动力的数据量的快速增长，数据科学家正越来越多地从更传统的机器学习方法转向高度表达的深度学习模型，以提高其建
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2020-05-28 17:11:00
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再看看纯集成显卡GPU的mobilenet-ssd 的推理性能, 测试平台是i5 7440HQ, 4核4线程, GPU是Gen9 的GT2, 24EU, 属于纯大白菜集成显卡 首先是FP32模型当Batch size =1时inference request(nireq) = 1时，即同时只有一个推理请求Latency = 13.6ms, Throughtput = 73FP
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2024-03-17 14:51:24
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