1、背景随着CV算法在业务场景中使用越来越多，给我们带来了新的挑战，需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究PythonGPU推理服务的工作原理，推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术:1.Python的GPU与CPU进程分离，2.使用TensorRT对模型进行加速，使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右，大量节约了线上GPU推理服务的成本。针对上面的两项关键技术，我们还自研了相关框架与工具进行沉淀。包括基于Python的CPU与GPU进程自动隔离的推理服务框架，以及对推理模型进行转TensorRT优化的调试工具。此外针对不同的推理服务性能瓶颈，我们
想了解更多关于开源的内容，请访问：51CTO 开源基础软件社区https://ost.51cto.com本人使用树莓派4和小米6进行OpenHarmony适配GPU时产生过许多问题，这里回顾一下我移植GPU的过程，同时也做一些总结和经验分享，希望大家看过之后能少走一些弯路。1、树莓派4GPU移植树莓派4的GPU驱动组成比较复杂，在Linux的gpu驱动目录中drm目录下存放着vc4和v3d两个目录，vc4既包含Display驱动也包含GPU驱动，主要用于树莓派3及之前的SoC；而v3d则只包含gpu驱动，专用于树莓派4。由于vc4和v3d的Display硬件差异不大，为
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cudaHostRegisterreturnscudaErrorInvalidValueonGPUswithcomputecapability1.1我有一个简单的程序，它分配一个unsigned__int64(堆栈上的8个字节)，然后尝试使用cudaHostRegister在GPU上注册该内存。进行此调用的程序部分如下所示：12345678910unsigned__int64mem;unsigned__int64*pMem=&mem;cudaError_tresult;result=cudaHostRegister(pMem,sizeof(unsigned__int64),cudaHostRe
cudaHostRegisterreturnscudaErrorInvalidValueonGPUswithcomputecapability1.1我有一个简单的程序，它分配一个unsigned__int64(堆栈上的8个字节)，然后尝试使用cudaHostRegister在GPU上注册该内存。进行此调用的程序部分如下所示：12345678910unsigned__int64mem;unsigned__int64*pMem=&mem;cudaError_tresult;result=cudaHostRegister(pMem,sizeof(unsigned__int64),cudaHostRe
OpencvaccelerationwithCUDAinC++我是HPC学生，我使用OpenCV函数和C进行项目编码。我必须并行代码以获得高性能，所以我决定使用CUDA加速。我对以下内容感到困惑a€|为了获得高性能，仅使用CUDA就足够了吗？我可以将OpenCV::GPU或OpenCV::CUDA与CudaGPU一起使用吗？OpenCV::GPU和OpenCV::CUDA有什么不同？只有拥有NVIDIA卡才能使用CUDA编程。仅当您进行并行处理时，才会使用通用GPU硬件的功能。例如，如果您正在处理图像，则图像的每个像素都有单独的操作。然后GPU编程有助于节省您的计算时间。在您的应用程序中，第二
OpencvaccelerationwithCUDAinC++我是HPC学生，我使用OpenCV函数和C进行项目编码。我必须并行代码以获得高性能，所以我决定使用CUDA加速。我对以下内容感到困惑a€|为了获得高性能，仅使用CUDA就足够了吗？我可以将OpenCV::GPU或OpenCV::CUDA与CudaGPU一起使用吗？OpenCV::GPU和OpenCV::CUDA有什么不同？只有拥有NVIDIA卡才能使用CUDA编程。仅当您进行并行处理时，才会使用通用GPU硬件的功能。例如，如果您正在处理图像，则图像的每个像素都有单独的操作。然后GPU编程有助于节省您的计算时间。在您的应用程序中，第二
前言：硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？可是，各种CPU、GPU、内存条、外设，那么多品牌种类型号参数，到底该怎么选？文章内容较长、耐心差的小伙伴直接拉到最后看结论即可1、GPU显卡（GPU）是深度学习的重要部件，甚至比CPU更重要。做深度学习不用GPU只用CPU显然是不明智的，慢的如乌龟，跑个模型等几天，难熬，但适合摸鱼使用16bit的RTX2070或者RTX2080Ti性价比更高。另外购买二手的32bitGTX1070、GTX1080或者1080Ti也是不错的选择。除了GPU核心，显存（GPURAM）也是不可忽
前言：硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？可是，各种CPU、GPU、内存条、外设，那么多品牌种类型号参数，到底该怎么选？文章内容较长、耐心差的小伙伴直接拉到最后看结论即可1、GPU显卡（GPU）是深度学习的重要部件，甚至比CPU更重要。做深度学习不用GPU只用CPU显然是不明智的，慢的如乌龟，跑个模型等几天，难熬，但适合摸鱼使用16bit的RTX2070或者RTX2080Ti性价比更高。另外购买二手的32bitGTX1070、GTX1080或者1080Ti也是不错的选择。除了GPU核心，显存（GPURAM）也是不可忽
