百度、高德、腾讯、天地图、谷歌、必应等地图切图工具 MapCutter 3.7.1

百度、高德、腾讯、天地图、谷歌、必应等自定义地图/图片叠加层/瓦片图/金字塔图地图切图高清切片生成工具 MapCutter（旧名MapTiler），定位便捷，支持超大地图，支持leaflet、maptalks、openlayers、cesium、及自定义模版输出。最新版本修正了百度地图的偏差、可调整地图图层的不透明度,、完善webgl输出、支持openlayers、cesium网页输出、支持多点调整区域、支持高德leaflet 的21级地图等

文件：url80.ctfile.com/f/25127180-734000583-dcf3d6?p=551685 (访问密码: 551685)

关于如何手动设计轻量级网络的研究，目前还没有广泛通用的准则，只有一些指导思想，和针对不同芯片平台（不同芯片架构）的一些设计总结，建议大家从经典论文中吸取指导思想和建议，然后自己实际做各个硬件平台的部署和模型性能测试。

一些关键字理解
计算量 FLOPs
FLOPs：floating point operations 指的是浮点运算次数，理解为计算量，可以用来衡量算法/模型时间的复杂度。
FLOPS：（全部大写），Floating-point Operations Per Second，每秒所执行的浮点运算次数，理解为计算速度, 是一个衡量硬件性能/模型速度的指标，即一个芯片的算力。
MACCs：multiply-accumulate operations，乘-加操作次数，MACCs 大约是 FLOPs 的一半。将 w[0]∗x[0]+… 视为一个乘法累加或 1 个 MACC。
内存访问代价 MAC
MAC: Memory Access Cost 内存访问代价。指的是输入单个样本（一张图像），模型/卷积层完成一次前向传播所发生的内存交换总量，即模型的空间复杂度，单位是 Byte。

FLOPs 和 MAC 的计算方式，请参考我之前写的文章神经网络模型复杂度分析。

GPU 内存带宽
GPU 的内存带宽决定了它将数据从内存 (vRAM) 移动到计算核心的速度，是比 GPU 内存速度更具代表性的指标。
GPU 的内存带宽的值取决于内存和计算核心之间的数据传输速度，以及这两个部分之间总线中单独并行链路的数量。
NVIDIA RTX A4000 建立在 NVIDIA Ampere 架构之上，其芯片规格如下所示:

A4000 芯片配备 16 GB 的 GDDR6 显存、256 位显存接口（GPU 和 VRAM 之间总线上的独立链路数量），因为这些与显存相关的特性，所以 A4000 内存带宽可以达到 448 GB/s。

Latency and Throughput
参考英伟达-Ashu RegeDirector of Developer Technology 的 ppt 文档 An Introduction to Modern GPU Architecture。

深度学习领域延迟 Latency 和吞吐量 Throughput的一般解释：

延迟 (Latency): 人和机器做决策或采取行动时都需要反应时间。延迟是指提出请求与收到反应之间经过的时间。大部分人性化软件系统（不只是 AI 系统），延迟都是以毫秒来计量的。
吞吐量 (Throughput): 在给定创建或部署的深度学习网络规模的情况下，可以传递多少推断结果。简单理解就是在一个时间单元（如：一秒）内网络能处理的最大输入样例数。
CPU 是低延迟低吞吐量处理器；GPU 是高延迟高吞吐量处理器。

Volatile GPU Util
一般，很多人通过 nvidia-smi 命令查看 Volatile GPU Util 数据来得出 GPU 利用率，但是！关于这个利用率(GPU Util)，容易产生两个误区：

误区一: GPU 的利用率 = GPU 内计算单元干活的比例。利用率越高，算力就必然发挥得越充分。
误区二: 同条件下，利用率越高，耗时一定越短。
但实际上，GPU Util 的本质只是反应了，在采样时间段内，一个或多个内核（kernel）在 GPU 上执行的时间百分比，采样时间段取值 1/6s~1s。

原文为 Percent of time over the past sample period during which one or more kernels was executing on the GPU. The sample period may be between 1 second and 1/6 second depending on the product. 来源文档 nvidia-smi.txt

通俗来讲，就是，在一段时间范围内， GPU 内核运行的时间占总时间的比例。比如 GPU Util 是 69%，时间段是 1s，那么在过去的 1s 中内，GPU 内核运行的时间是 0.69s。如果 GPU Util 是 0%，则说明 GPU 没有被使用，处于空闲中。

也就是说它并没有告诉我们使用了多少个 SM 做计算，或者程序有多“忙”，或者内存使用方式是什么样的，简而言之即不能体现出算力的发挥情况。

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