深度学习模型Intel与ARM部署性能分析,Intel和ARM CPU上CNN计算速度差距分析。
深度学习模型部署性能分析,Intel和ARM CPU上CNN计算速度差距分析。
- 一、 模型部署CPU性能分析
- 1.1 开发阶段CPU—Intel X86架构
- 1.2 测试阶段CPU—ARM架构
- 1.3 模型出现性能偏差的分析
- 二、Intel v.s. ARM CPU各项性能测试实验
- 2.1 多核多个intel CPU测试
- 结论与现象分析
- 2.2 纯单核心CPU计算性能测试
- 三、补充支撑材料
- 3.1 参考资料
- 3.2 测试小技巧
前言:一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU分布式训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如 NVIDIA Jetson)进行部署,部署端也要有与训练时相同的深度学习环境,如caffe,TensorFlow等。由于训练的网络模型可能会很大(比如
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