Segformer双显卡推理速度测试

1、4080单显卡和双显卡同步并行推理平均耗时分别为360ms600ms;双显卡速度明显比单显卡的速度快

2、两个相机间隔500ms的并行推理耗时,单双显卡推理平均耗时为340ms

3、4080双显卡和4070双显卡同步并行推理平均耗时分别为360ms380ms;40804070的速度快20ms

在部署Panoptic - SegFormer时,可通过以下方法提高推理速度: ### 模型层面 - **模型量化**:将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度的数据类型,如8位整数(INT8)或16位浮点数(FP16)。以PyTorch为例,使用混合精度训练和推理可以显著减少计算量和内存占用,代码示例如下: ```python import torch model = ... # 加载Panoptic - SegFormer模型 model = model.half() # 转换为FP16 input_tensor = input_tensor.half() output = model(input_tensor) ``` - **模型剪枝**:去除模型中对推理结果影响较小的连接或神经元,从而减少模型的参数数量和计算量。可以使用一些开源的剪枝工具,如TorchPruning。 ### 硬件层面 - **使用GPU加速**:确保系统中安装了支持CUDA的NVIDIA GPU,并正确配置了CUDA和cuDNN。在代码中指定使用GPU进行推理: ```python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) input_tensor = input_tensor.to(device) ``` - **多GPU并行推理**:如果有多个GPU可用,可以使用DataParallel或DistributedDataParallel进行并行推理,提高推理速度。 ### 推理优化层面 - **使用TensorRT**:将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用TensorRT进行优化和推理。TensorRT可以对模型进行层融合、内核优化等操作,提高推理效率。示例代码如下: ```python import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit # 创建TensorRT的构建器和网络 TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(TRT_LOGGER) network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER) # 解析ONNX模型 with open('panoptic_segformer.onnx', 'rb') as model: parser.parse(model.read()) # 构建引擎 config = builder.create_builder_config() config.max_workspace_size = 1 << 30 engine = builder.build_engine(network, config) # 进行推理 context = engine.create_execution_context() # 后续代码省略,包括数据传输和推理过程 ``` - **批量推理**:在推理时,一次处理多个输入图像,充分利用GPU的并行计算能力。例如: ```python input_batch = torch.stack([input1, input2, input3], dim=0) output_batch = model(input_batch) ``` ### 数据层面 - **图像尺寸调整**:适当减小输入图像的尺寸可以减少计算量,但可能会影响分割精度。需要根据实际情况进行权衡。 ```python import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.Resize((256, 256)) input_image = transform(input_image) ```
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