深度学习部署性能基准：PyTorch vs OpenVINO推理效率对比
在实际生产环境中，模型推理效率是决定系统性能的关键因素。本文通过一个完整的图像分类任务，对比了PyTorch原生推理与OpenVINO优化推理的性能表现。
实验环境
- PyTorch 2.0
- OpenVINO 2023.3
- Intel i7-12700K CPU
- ResNet50模型
模型准备与转换
import torch
from torchvision import models
device = torch.device('cpu')
model = models.resnet50(pretrained=True).to(device)
model.eval()
# 导出为ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet50.onnx", opset_version=11)
使用OpenVINO转换：
mo --input_model resnet50.onnx --output_dir ./openvino_model
推理性能测试
import time
import numpy as np
from openvino.runtime import Core
# OpenVINO推理
ie = Core()
model_ir = ie.read_model(model="./openvino_model/resnet50.xml")
compiled_model = ie.compile_model(model_ir, device_name="CPU")
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
start_time = time.time()
result = compiled_model([input_data])
end_time = time.time()
print(f"OpenVINO推理时间: {end_time - start_time:.4f}s")
性能测试结果（平均值）
- PyTorch原生推理：0.125s/次
- OpenVINO优化推理：0.032s/次
- 性能提升：74.4%
通过本实验，我们可以看到OpenVINO在CPU部署场景下具有显著的性能优势。建议在生产环境中优先考虑使用OpenVINO进行模型部署。
提示：如需进一步优化，可结合TensorRT或NPU加速器进行混合部署。
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