使用CUDA Runtime API测耗时

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <iostream>

//省略错误判断
int main()
{
    cudaEvent_t start, end;
    float elapsedTime;

    cudaEventCreate(&start);
    cudaEventCreate(&end);
    cudaEventRecord(start, 0);
    for (int i = 0; i < 99999; i++)
        ;
    cudaEventRecord(end, 0);
    cudaEventSynchronize(end);
    cudaEventElapsedTime(&elapsedTime, start, end);
    cudaEventDestroy(start);
    cudaEventDestroy(end);
    std::cout << elapsedTime << "ms" << std::endl;
    getchar();

    return 0;
}

 

### C++ ONNX Runtime 性能问题及优化 #### 一、预速度慢的原因 在C++中使用ONNX Runtime时,如果发现模型推理速度较慢,可能由以下几个原因引起: 1. **数据类型不匹配** 如果模型中的某些层未完全利用INT8量化,则可能导致部分计算仍然依赖于FP32或FP16精度。这种混合精度会增加内存占用并降低计算效率[^1]。 2. **硬件加速不足** 当前使用的硬件可能未能充分利用ONNX Runtime的支持功能。例如,在GPU上运行时,如果没有启用CUDA或TensorRT插件支持,可能会导致性能下降[^3]。 3. **线程配置不当** 默认情况下,ONNX Runtime会在多核CPU上分配多个线程来处理任务。然而,过多的线程数反而会引起上下文切换开销过大,从而拖累整体表现。此外,对于特定场景(如实时视频流),单线程可能是更优的选择[^4]。 4. **输入预处理耗时过长** 数据加载和转换阶段也可能成为瓶颈所在。比如图像解码、尺寸调整以及标准化操作等都需耗费一定时间资源[^5]。 5. **Session Options 设置不合理** 创建session对象过程中的一些参数设置会影响最终效果。像是否开启ORT_ENABLE_ALL_OPTIMIZATIONS标志位就直接影响到内部优化策略的应用程度;还有graph optimization level选项决定了图级别上的简化力度大小等等[^6]。 --- #### 二、优化方法 针对上述提到的各种潜在因素,可以从如下几个方面着手改进: 1. **应用全量化的 INT8 模型** 将整个网络结构转为仅含整数量化节点的形式能够显著减少存储需求并加快运算速率。通过工具链完成端到端训练后校准流程即可获得此类版本文件[^7]。 ```cpp Ort::SessionOptions session_options; session_options.SetGraphOptimizationLevel(ort_api->OrtEnableAll); ``` 2. **激活 GPU 加速特性** 对于具备 NVIDIA 显卡的工作站或者服务器环境而言,务必确认已安装好相应驱动程序及相关SDK组件,并按照官方文档指引正确初始化相关设施以便充分发挥其潜力[^8]。 ```cpp std::vector<const char*> intra_op_threads = {"intra_op_num_threads", "4"}; session_options.AddConfigEntry(intra_op_threads[0], intra_op_threads[1]); ``` 3. **合理调节并发度设定** 根据目标平台的具体规格动态调整参与工作的逻辑处理器数目往往可以获得更好的平衡点。一般建议先尝试固定较小数值再逐步增大直至找到最佳组合方案为止[^9]。 4. **精简前置准备工作环节** 减少不必要的额外步骤有助于提升吞吐率。例如尽可能提前做好批量样本集合构建工作而不是每次调用API之前临时生成新实例;另外也可以考虑采用异步方式读取下一帧待检素材等内容进一步缓解压力源影响范围扩大趋势发展下去的情况发生几率大大降低了哦![^10] 5. **微调 Session Option 参数** 结合实际情况灵活运用各类开关控制机制实现个性化定制目的。例如关闭一些不太重要的辅助诊断记录日志输出等功能模块以减轻负担等方面均有所助益之处值得探索一番呢??[^11]. --- ###
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