OpenVINO多设备协同：CPU/GPU异构计算配置指南

OpenVINO多设备协同：CPU/GPU异构计算配置指南

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一、异构计算痛点与解决方案

你是否遇到过这样的困境：GPU算力不足时模型推理卡顿，单纯依赖CPU又无法发挥硬件潜力？OpenVINO工具套件的异构计算能力通过HETERO插件实现了CPU与GPU的协同工作，可将计算任务智能分配到最优设备，在保持精度的同时提升吞吐量达40%。本文将通过实战案例，详解三种核心配置方案及性能调优技巧。

二、核心配置方案

2.1 快速部署：默认异构模式

通过HETERO插件自动分配任务到优先级最高的可用设备，当主设备不支持某些算子时自动 fallback 到辅助设备。

C++实现 docs/snippets/ov_hetero.cpp：

ov::Core core;
auto model = core.read_model("model.xml");
// 配置GPU优先，CPU作为 fallback
auto compiled_model = core.compile_model(model, "HETERO:GPU,CPU");

Python实现 docs/snippets/ov_hetero.py：

import openvino as ov
core = ov.Core()
model = core.read_model("model.xml")
compiled_model = core.compile_model(model, "HETERO:GPU,CPU")

2.2 精准控制：手动算子 affinity 设置

对性能敏感的算子可手动指定运行设备，实现更精细的资源分配。

C++代码示例 docs/snippets/ov_hetero.cpp：

// 将所有算子默认分配到CPU
for (auto && op : model->get_ops()) {
    op->get_rt_info()["affinity"] = "CPU";
}
// 仅将卷积层分配到GPU
for (auto && op : model->get_ops()) {
    if (op->get_type_name() == "Convolution") {
        op->get_rt_info()["affinity"] = "GPU";
    }
}

2.3 高级配置：设备属性定制

为不同设备设置差异化参数，如为GPU启用性能分析，为CPU指定推理精度。

Python配置示例 docs/snippets/ov_hetero.py：

import openvino.hint as hints
core.set_property("HETERO", {"DEVICE_PRIORITIES": "GPU,CPU"})
core.set_property("GPU", {"PERF_COUNT": "YES"})  # 启用GPU性能计数
core.set_property("CPU", {hints.inference_precision: ov.Type.f32})  # CPU使用FP32精度
compiled_model = core.compile_model(model, "HETERO")

三、性能调优实践

3.1 关键参数优化

通过benchmark_app工具测试不同配置的性能表现：

./benchmark_app -m model.xml -d HETERO:GPU,CPU -hint throughput -niter 100

核心调优参数：

• nstreams：设置每个设备的并行流数量，GPU建议设为物理核心数2倍
• inference_precision：CPU可尝试FP16加速，GPU建议保持FP32
• num_requests：异步推理请求数，推荐设置为 nstreams × 2

3.2 典型场景配置

图像分类任务优化 samples/python/hello_classification/hello_classification.py：

# 修改设备配置行（原行39）
compiled_model = core.compile_model(model, "HETERO:GPU,CPU")
# 添加性能配置
core.set_property("GPU", {"NUM_STREAMS": "4"})

四、验证与监控

4.1 设备分配验证

通过推理请求的性能计数确认算子分配情况：

auto infer_request = compiled_model.create_infer_request();
infer_request.infer();
auto perf_counts = infer_request.get_profiling_info();
for (auto &pc : perf_counts) {
    std::cout << pc.node_name << " -> " << pc.execution_device << std::endl;
}

4.2 性能对比工具

使用OpenVINO内置的benchmark_app进行吞吐量测试 samples/cpp/benchmark_app/main.cpp：

# CPU单设备 baseline
./benchmark_app -m model.xml -d CPU -hint throughput
# 异构模式对比
./benchmark_app -m model.xml -d HETERO:GPU,CPU -hint throughput

五、最佳实践总结

1. 设备优先级：GPU优先处理计算密集型任务（卷积、矩阵运算），CPU处理控制流和分支操作
2. 内存管理：使用共享内存减少设备间数据传输，配置 GPU_PLUGIN_TYPE=DPCPP
3. 模型优化：先通过Model Optimizer转换模型，启用 --fp16 压缩后再部署异构计算
4. 监控工具：集成 samples/cpp/hello_query_device/hello_query_device.cpp 监控设备负载

通过合理配置OpenVINO异构计算，可充分释放硬件潜力。下一篇将深入探讨多模型并行调度策略，敬请关注。

官方文档：docs/optimization_guide/nncf/
代码示例库：samples/
性能调优工具：tools/benchmark_tool/

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