opencv cpu占用率高 opencv intel gpu

最近读到这么一篇文章 Automatic Multi-Device Inference with Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit ，号称使用CPU/GPU协同运算做推理，可以大幅度提高推理能力。

以mobilenet-ssd为例，文中附上了一个性能数据对比

CPU/GPU一起推理后的性能相对只用CPU推理，性能提高了到了0.79/0.64=1.234 也就是提高了大约23.4%

下面我们来实测一下

 

所谓的混合模式，实际就是在step 7的时候，调用ie.LoadNetwork时参数device_name传进去的参数为"MULTI:CPU, GPU", 这样LoadNetwork会把模型数据同时加载进CPU, GPU或者其他指定的硬件里。

// ----------------- 7. Loading the model to the device --------------------------------------------------------
        next_step();

        std::map<std::string, std::string> config = {{ CONFIG_KEY(PERF_COUNT), perf_counts ? CONFIG_VALUE(YES) :
                                                                                             CONFIG_VALUE(NO) }};
        startTime = Time::now();
        ExecutableNetwork exeNetwork = ie.LoadNetwork(cnnNetwork, device_name, config);
        duration_ms = float_to_string(get_total_ms_time());
        slog::info << "Load network took " << duration_ms << " ms" << slog::endl;
        if (statistics)
            statistics->addParameters(StatisticsReport::Category::EXECUTION_RESULTS,
                                      {
                                          {"load network time (ms)", duration_ms}
                                      });

首先是FP32模型, 当Batch size =1时

• benchmark_app设置CPU_THROUGHPUT_STREAMS = CPU_THROUGHPUT_AUTO,GPU_THROUGHPUT_STREAMS = GPU_THROUGHPUT_AUTO时，得到openvino建议的CPU的nstream数为4, GPU的nstream数为2, 下面对应的number of ireq并发数为8 ， 即同时并发8个推理请求

此时FPS为102, 相对与CPU的97FPS, 性能提升并不大，同时可以看到统计8路infer request的latency时间明显不一样，有4路比较慢，有4路比较快，速度基本相差1倍左右，应该是CPU和GPU推理的速度不同；同时也可以看出，8个infer request推理的时间也是动态变化的，并不是某个infer request句柄就是固定对应的CPU推理，某个句柄就是固定对应的GPU推理。

 

接下来是FP16模型, 当Batch size =1时

• benchmark_app设置CPU_THROUGHPUT_STREAMS = CPU_THROUGHPUT_AUTO,GPU_THROUGHPUT_STREAMS = GPU_THROUGHPUT_AUTO时，得到openvino建议的CPU的nstream数为4, GPU的nstream数为2, 下面对应的number of ireq并发数为8 ， 即同时并发8个推理请求

114FPS, 好于FP32模型推理，应该是GPU部分节省了一部分内存带宽的开销导致性能提升。但是和纯GPU FP16模型推理的133FPS还差很多。

为了找原因，祭出一个免费大杀器 Intel® Graphics Performance Analyzers, 这个工具可以实时看到CPU，GPU里各种资源占用的情况。先看看默认的CPU_THROUGHPUT_STREAMS = CPU_THROUGHPUT_AUTO,GPU_THROUGHPUT_STREAMS = GPU_THROUGHPUT_AUTO模式, 这里的cpu:4 gpu:4指的是cpu有4路并发，gpu有4路并发，一共8路

可以看到推理时 CPU已经100%耗干了，但是GPU的频率还在500Hz左右晃悠，同时占用率也就在50%左右。说明推理计算的主力还在CPU这边，GPU只是抽空来干点活，不知道是内存带宽不够还是没有CPU资源给GPU喂数据了，导致基本半闲置状态。所谓的性能提升从CPU FP32 97FPS到Multi FP32 102FPS, 也就是GPU帮忙干了点活；同时Multi FP16的114FPS 高于Multi FP32的102FPS, 也就是因为GPU在FP16计算的效率更高而已。

 

再试试把并发数降下来，从1路推理，到2路推理并发再到4路推理并发，GPA输出如下

非常有趣，可以看到随着并发数的增加，CPU的占用率逐渐升高，GPU一直在闲置

 

再增加并发数

当并发数从5开始，GPU开始参与到推理计算里。

所以可以基本认为，使用MULTI:CPU, GPU参数，并且全部使用XXX_THROUGHPUT_AUTO参数时，推理引擎的调度逻辑是先把CPU的资源跑满（并发<=4路）再开始使用GPU资源（并发>4路）

 

这在实际使用中是一个很麻烦的事情，我们没法知道当前创建的多个infer request的句柄哪个是对应CPU，哪个是对应GPU，完全是IE引擎自己控制

for (int i = 0; i < nireq; i++)
	{
		inferRequest[i] = exeNetwork.CreateInferRequest();
	}

所以只能想办法减少CPU infer request的数量，比如通过手工设置cpu_nstream的数量，先试试cpu nireq = 1, gpu nireq =4, FP16模型

// ----------------- 6. Setting device configuration -----------------------------------------------------------

		ie.SetConfig({ { CONFIG_KEY(CPU_BIND_THREAD), "NO" } }, "CPU");
		std::cout << " CPU_BIND_THREAD :" << ie.GetConfig("CPU", CONFIG_KEY(CPU_BIND_THREAD)).as<std::string>() << std::endl;
		
		// for CPU execution, more throughput-oriented execution via streams
		//ie.SetConfig({ { CONFIG_KEY(CPU_THROUGHPUT_STREAMS),"CPU_THROUGHPUT_AUTO" } }, "CPU");
		ie.SetConfig({ { CONFIG_KEY(CPU_THROUGHPUT_STREAMS),std::to_string(1) } }, "CPU");
		cpu_nstreams = std::stoi(ie.GetConfig("CPU", CONFIG_KEY(CPU_THROUGHPUT_STREAMS)).as<std::string>());
		std::cout << "CPU_THROUGHPUT_AUTO: Number of CPU streams = " << cpu_nstreams << std::endl;

		//for GPU inference
		//ie.SetConfig({ { CONFIG_KEY(GPU_THROUGHPUT_STREAMS),"GPU_THROUGHPUT_AUTO" } }, "GPU");
		ie.SetConfig({ { CONFIG_KEY(GPU_THROUGHPUT_STREAMS),"4" } }, "GPU");
		gpu_nstreams = std::stoi(ie.GetConfig("GPU", CONFIG_KEY(GPU_THROUGHPUT_STREAMS)).as<std::string>());
		std::cout << "GPU_THROUGHPUT_AUTO: Number of GPU streams = " << gpu_nstreams << std::endl;

		ie.SetConfig({ { CLDNN_CONFIG_KEY(PLUGIN_THROTTLE), "1" } }, "GPU");
		std::cout << "CLDNN_CONFIG_KEY(PLUGIN_THROTTLE), 1" << std::endl;

 

GPA输出

效果不是一般的好，GPU和CPU都跑满，FPS到了139

 

再增大cpu_nireq到2, gpu_nireq还是4路，总共6路并发

效果还不如上面的5路并发，可能是CPU只能做效率低下的FP32的推理，过多的CPU推理反而会拉低FPS, 同时可以看到红框部分有一个明显的帧率下降，这时候可以听到CPU的风扇开始狂响，应该是开始过热了。

 

经过反复测试并发数，在我这个4核CPU的笔记本上，测到了一个最高的值

FP16, CPU 1路并发， GPU 2路并发，最高可以到150FPS。看来堆数量不是重点，简单高效才是好

 

另外一个提高效率的方法是让IE引擎优先调度GPU资源，然后再CPU，具体的方法是调用ie.LoadNetwork时参数device_name传进去的参数为"MULTI:GPU, CPU"  并发数量上还是多GPU办事，少CPU填缝的原则

 

简单总结一下，OpenVINO的CPU/GPU混合推理

1. 资源分配上优先使用GPU，CPU只用来做一些锦上添花的补充
2. 尽量少用CPU，以免造成CPU过热引起的性能下降
3. 尽量使用FP16模型，因为GPU喜欢
4. 合理使用MULTI:CPU,GPU 和 MULTI:GPU,CPU参数来改变调度优先级
5. 混合推理时，每路推理的完成时间会很不一样，有可能出现严重的后发先至或者先发后至。所以处理推理结果时候会更麻烦
6. 在目前我看到的使用集成显卡的处理器上，尽量不要尝试CPU/GPU混合推理，首先是CPU/GPU是共享内存带宽，对于那些内存带宽密集型的模型性能提升不大，有2辆拉货的车，但是是单车道马路，只能大家排队一个一个走；其次是CPU和集成显卡共享TDP，处理器本身的TDP要被平均分开给CPU和集成显卡，一个硬件用的功耗大了，另一个硬件势必分配的功耗就会低，实际上有劲使不上。