深度学习模型推理效率测试：不同硬件平台性能对比

深度学习模型推理效率测试：不同硬件平台性能对比

本文通过实际测试PyTorch模型在不同硬件平台的推理性能，为AI工程师提供可复现的优化参考。

测试环境

• CPU: Intel Xeon E5-2690 v4 (2.60GHz)
• GPU: NVIDIA RTX 3080 (10GB)
• GPU: NVIDIA A100 (40GB)
• 内存: 64GB DDR4

测试模型与数据

使用ResNet50模型，输入尺寸为224x224的图像，批量大小(batch_size=32)。

性能测试代码

import torch
import torch.nn as nn
import time

class ResNet50(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ResNet50, self).__init__()
        self.model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet50', pretrained=True)
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

# 性能测试函数
def benchmark(model, input_tensor, device, iterations=100):
    model = model.to(device)
    model.eval()
    
    # 预热
    for _ in range(10):
        with torch.no_grad():
            _ = model(input_tensor)
    
    # 计时
    start_time = time.time()
    for _ in range(iterations):
        with torch.no_grad():
            _ = model(input_tensor)
    end_time = time.time()
    
    return (end_time - start_time) / iterations * 1000  # ms

# 执行测试
input_tensor = torch.randn(32, 3, 224, 224)
resnet = ResNet50()

# CPU测试
cpu_time = benchmark(resnet, input_tensor, 'cpu')
print(f'CPU平均耗时: {cpu_time:.2f} ms')

# GPU测试 (RTX 3080)
gpu_time = benchmark(resnet, input_tensor, 'cuda')
print(f'GPU平均耗时: {gpu_time:.2f} ms')

测试结果

性能优化建议

1. 使用TensorRT加速推理
2. 启用混合精度训练
3. 合理设置批处理大小
4. 使用torch.jit.script编译模型