快速解决深度学习推理过程cuda或tensorRT推理速度变慢的办法【亲测有效】

最新推荐文章于 2025-06-03 09:10:27 发布

virobotics

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分类专栏： LabVIEW深度学习工具包文章标签：人工智能 YOLO scikit-learn 视觉检测深度学习

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文章介绍了在使用CUDA和TensorRT进行深度学习推理时遇到的速度变慢问题，特别是在Yolov5模型下。作者分析了因摄像头速度跟不上推理速度导致的问题，并提供了通过Nvidia控制面板设置高性能模式和调整显卡频率来提升推理效率的解决方案。此外，还提到了相机FPS对推理速度的影响。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前言

各位朋友，好久不见，距离上一次更博已经过去三月有余。这段时间里博主基于LabVIEW探索开发了一些工具包，包括OpenVIN工具包、TensoRT工具包以及一键训练工具包，这几天会整理一下分享给大家，今天要和大家分享的是好多朋友私信问我的深度学习推理过程中cuda或tensorRT变慢的问题。

一、场景再现

场景一

以yolov5为例，为了节省开销，深度学习模型导入后，相机实时抓图，条件触发推理检测，也就是只有满足某个条件，才进行推理检测。在该场景下，发现使用CUDA加速推理检测的速度竟然比使用CPU实时循环抓图检测的速度都要慢，如下图所示，分别为使用CPU实现加速推理，使用CUDA实现加速推理，条件触发使用CUDA实现加速推理所用时间（同一个程序在同一个电脑检测相同场景物体）。