测试模型在GPU上的运行时间

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本文介绍了一种使用PyTorch库来准确测量深度神经网络推理时间的方法。通过使用CUDA事件进行时间记录，并采用预热步骤确保结果准确性。该方法适用于评估不同硬件配置下模型的性能。
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核心代码：

model = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
device = torch.device("cuda")
model.to(device)
dummy_input = torch.randn(1, 3,224,224, dtype=torch.float).to(device)

# INIT LOGGERS
starter, ender = torch.cuda.Event(enable_timing=True), torch.cuda.Event(enable_timing=True)
repetitions = 300
timings=np.zeros((repetitions,1))
#GPU-WARM-UP
for _ in range(10):
    _ = model(dummy_input)
# MEASURE PERFORMANCE
with torch.no_grad():
    for rep in range(repetitions):
        starter.record()
        _ = model(dummy_input)
        ender.record()
        # WAIT FOR GPU SYNC
        torch.cuda.synchronize()
        curr_time = starter.elapsed_time(ender)
        timings[rep] = curr_time

mean_syn = np.sum(timings) / repetitions
std_syn = np.std(timings)
print(mean_syn)

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