模型推理时间测量

最新推荐文章于 2024-05-26 23:42:42 发布
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本文探讨了深度神经网络推理时间的准确测量方法，对于理解模型效率和优化部署至关重要。

深度神经网络推理时间的正确测量方法
https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_10195188948407500349%22%7D&n_type=1&p_from=3

 

待补充，完善。

 

大模型推理速度测评的实战代码
herosunly的博客
01-06 3万+
今天给大家带来的文章是大模型推理速度测评的实战代码，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 实战代码
大语言模型原理与工程实践：大语言模型推理工程推理加速：算子优化
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06-02 1406
1.背景介绍 近年来，大语言模型（Large Language Model，LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。其中，推理（Inference）过程是大语言模型的核心环节之一。然而，随着模型规模的不断扩大，推理过程中的计算复杂度和延时也逐渐成为制约模型应用的重要因素。因此，如何实现大语言模型推理工程的推理加速，成为研究者和工程师迫切需
【代码笔记】测量模型推理时间
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参考：深度神经网络推理时间的正确测量方法 starter, ender = torch.cuda.Event(enable_timing=True), torch.cuda.Event(enable_timing=True) t = [] for i in enumerate(dataset): timings = [] with torch.no_grad(): starter.record() out = model(inputs) e
R语言笔记⑥——网络爬虫
ww0peo的博客
03-01 2453
爬虫 假设有如下页面 下面将新闻的内容提取出来 > url <- 'https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B"nid"%3A"news_9194136950339436704"%7D&n_type=0&p_from=1' > web <- read_html(url,enc...
mmseg库代码实践
m0_54824511的博客
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本节课程是子豪兄倾心讲解，太棒啦~！每次听子豪兄的讲课都觉得很清晰，对于入门同学很友好。
pytorch 模型推理时间
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class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None): super(BasicBlock, self).__init__() self.conv1_3x3 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel, .
模型推理时间与FPS计算（YOLO系列与MMdetection系列） 干货笔记 ！！
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05-26 1万+
深度学习：模型的推理时间与FPS计算的介绍，并且有详细的YOLO系列与MMdetection系列的FPS计算实现方法
pytorch 模型GPU推理时间探讨3——正确计算模型推理时间
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08-08 5832
深度学习模型的CPU和GPU同步与异步计算问题，以及如何正确计算GPU耗时。
libtorch cuda推理时间测量
weixin_41496173的博客
05-19 2028
当训练好的模型集成到libtorch上之后，测算模型的推理时间不能简单的通测算普通CPU上运行程序时间的方法一致。主要需要解决一个GPU热身问题和cuda CPU同步问题。关于在Pytorch上测算模型推理素的代码和原理参见The Correct Way to Measure Inference Time of Deep Neural Networks。本文的代码也是参考该文章提供的代码，不过是在libtorch上运行。 直接给出libtorch上测量模型推理时间的代码： #include <torc
常规模型测量时间统计
猫猫与橙子的博客
02-11 379
网络：mobileNetV2 ，分类，224*224 平台：GTX1070，caffe，caffe.set_mode_cpu() 时间：约140ms 网络来源：https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe ------------------------------------------------- 网络：mobileNetV1，分类，224*2...
如何正确地计算神经网络模型的推理时间【含代码，以pytorch为例】
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要相信光
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无论是做学术还是做工程项目，实际推理时间()总是我们衡量一个模型好坏的重要参照指标。目前已经也有很多博客在介绍如何计算一个神经网络模型的推理时间，但是写得都比较"粗糙"，在看了一些国内外的博客后，对这个问题有了一些总结性的经验，故写下这篇博客。某些博客直接将python程序的测速方式用到神经网络模型的测速中来（使用计时），这忽略了深度学习问题的特殊性（在GPU上进行推理）。直接使用这种方式进行测速会忽略两个关键问题，导致测出来的速度不准：① 异步执行；② GPU预热。...
学习笔记28-pytorch框架下模型推理时间，单张FPS计算代码。
LZL2020LZL的博客
03-29 4477
FPS画面每秒传输帧数，多少帧每秒，或每秒多少帧。F就是英文单词Frame（画面、帧），P就是Per（每），S就是Second（秒） model.eval() # 进入eval模式（即关闭掉droout方法 total_time = 0 with torch.no_grad(): # predict class input = img.to(device) torch.cuda.synchronize()
应用程序的并行配置不正确_深度神经网络推理时间的正确测量方法
weixin_39637614的博客
11-25 248
网络延迟是将深度网络部署到生产环境中要考虑的重要因素之一。大多数实际应用程序都需要非常快的推理时间，从几毫秒到一秒不等。但是，正确而有意义地测量神经网络的推理时间或延迟的任务需要对网络有深刻的理解。即使是经验丰富的程序员也经常会犯一些常见的错误，从而导致延迟测量不准确。这些错误有可能会引发错误的决策和不必要的支出。在这篇文章中，我们将回顾一些需要解决的主要问题，以便正确地度量延迟时间。异步执行我们...
模型推理时间与FPS的求取方法
deep_love1314的博客
01-20 1万+
比如你的模型推理一张图片的时间是50ms，那么计算fps的方式为： 1000ms/50ms = 20fps 注意：一定要使用ms单位！
MMSegmentation V0.27.0训练与推理自己的数据集（二）
qq_41627642的博客
10-25 3946
无
时间序列预测大模型-TimeGPT
探索人工智能领域
10-30 2736
TimeGPT 是时间序列预测的第一个基础模型。 它利用 Transformer 架构，并在 1000 亿个数据点上进行了预训练，以对新的未见数据进行零样本推理。 结合保形预测技术，该模型无需在特定数据集上进行训练即可生成预测区间并执行异常检测
计算神经网络推理时间的正确方法
weixin_43937959的博客
04-20 7236
前言  在网络部署这一块中，计算网络的推理时间是至关重要的一方面，但是，正确而有意义地测量神经网络的推理时间或延迟的任务，需要深刻的理解。即使是有经验的程序员也经常会犯一些常见的错误，这些错误会导致不准确的延迟度量。  在这篇文章中，我们回顾了一些应该解决的主要问题，以便正确地测量延迟时间。我们回顾了使GPU执行独特的主要过程，包括异步执行和GPU预热。然后我们共享代码样本，以便在GPU上正确地测量时间。最后，我们回顾了在gpu上量化推理时间时人们常犯的一些错误。 异步执行  我们从讨论GPU的执行机制开始
summary C语言windows编程
weixin_40236507的博客
03-19 1696
https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingshare?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9628739996547396200%22%2C%22sourceFrom%22%3A%22bjh%22%2C%22url_data%22%3A%22bjhauthor%22%7D 建立C语言文件 --> 添加代码： #in...
搜狗泛目录程序之搜狗批量推送工具
2301_77421596的博客
04-05 299
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模型部署推理时间内存占用测量
最新发布
12-24
<think>我们正在讨论如何测量模型部署时的推理时间和内存占用。根据用户需求，我们需要提供实际可行的方法。 注意：用户提到了“模型部署”，因此我们应关注在部署环境中（如服务器、移动设备等）的测量方法。 通常，测量推理时间可以使用时间戳记录开始和结束时间，然后计算差值。测量内存占用则可以使用系统或语言提供的工具。 下面分步骤说明： 1. 测量推理时间： - 在调用模型推理前记录开始时间 - 推理结束后记录结束时间 - 计算时间差（注意单位，通常用毫秒或秒） - 为了减少测量误差，通常进行多次推理并取平均值，同时注意预热（避免第一次运行因缓存等导致的时间偏差） 2. 测量内存占用： - 内存占用通常指模型在推理过程中所占用的内存大小（如显存或内存） - 对于GPU，可以使用相应的API（如NVIDIA的`nvidia-smi`，或深度学习框架提供的内存统计功能） - 对于CPU，可以使用系统工具（如`psutil`库）来获取进程内存使用 下面以Python代码为例，展示如何测量推理时间和内存占用（假设使用PyTorch框架）： </think> ### 测量模型部署推理时间和内存占用的方法 测量模型部署的推理时间和内存占用是优化AI模型性能的关键步骤。以下是常用的测量方法： #### 1. **推理时间测量** - **代码级测量**：在推理代码中插入时间戳 ```python import time import torch model.eval() # 设置模型为评估模式 input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 示例输入 # 预热（避免首次运行延迟） for _ in range(3): _ = model(input_data) # 正式测量 start_time = time.perf_counter() # 高精度计时[^1] output = model(input_data) inference_time = time.perf_counter() - start_time print(f"推理耗时: {inference_time * 1000:.2f} 毫秒") ``` - **框架工具**： - PyTorch：`torch.utils.benchmark.Timer` - TensorFlow：`tf.profiler` #### 2. **内存占用测量** - **GPU显存监控**： ```python torch.cuda.reset_peak_memory_stats() # 重置统计 _ = model(input_data) peak_mem = torch.cuda.max_memory_allocated() / (1024 ** 2) # 转换为MB print(f"峰值显存: {peak_mem:.2f} MB") ``` - **系统级监控**： - Linux：`nvidia-smi`（GPU）或 `psutil` 库（CPU内存） - Python实现： ```python import psutil process = psutil.Process() mem_usage = process.memory_info().rss / (1024 ** 2) # 驻留内存 ``` #### 3. **专业工具** - **ELANA框架**：专为LLM设计，提供能耗与延迟的细粒度分析[^1] - **MLPerf Inference**：标准化基准测试套件 - **PyTorch Profiler**：可视化计算图和内存消耗 > **最佳实践**： > 1. 在目标硬件上测试（云服务器/边缘设备） > 2. 使用代表性输入数据 > 3. 多次运行取平均值（建议≥100次） > 4. 监控温度/功耗对性能的影响
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