在跑benchmark前，需确认以下两个步骤
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- 软硬件环境满足要求，参考FastDeploy环境要求
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- FastDeploy Python whl包安装，参考FastDeploy Python安装
FastDeploy 目前支持多种推理后端，下面以 PaddleClas MobileNetV1 为例，跑出多后端在 CPU/GPU 对应 benchmark 数据
# 下载 MobileNetV1 模型
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/MobileNetV1_x0_25_infer.tgz
tar -xvf MobileNetV1_x0_25_infer.tgz
# 下载图片
wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas/raw/release/2.4/deploy/images/ImageNet/ILSVRC2012_val_00000010.jpeg
# CPU
# Paddle Inference
python benchmark_ppcls.py --model MobileNetV1_x0_25_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --cpu_num_thread 8 --iter_num 2000 --backend paddle
# ONNX Runtime
python benchmark_ppcls.py --model MobileNetV1_x0_25_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --cpu_num_thread 8 --iter_num 2000 --backend ort
# OpenVINO
python benchmark_ppcls.py --model MobileNetV1_x0_25_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --cpu_num_thread 8 --iter_num 2000 --backend ov
# GPU
# Paddle Inference
python benchmark_ppcls.py --model MobileNetV1_x0_25_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --iter_num 2000 --backend paddle
# Paddle Inference + TensorRT
python benchmark_ppcls.py --model MobileNetV1_x0_25_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --iter_num 2000 --backend paddle_trt
# Paddle Inference + TensorRT fp16
python benchmark_ppcls.py --model MobileNetV1_x0_25_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --iter_num 2000 --backend paddle_trt --enable_trt_fp16 True
# ONNX Runtime
python benchmark_ppcls.py --model MobileNetV1_x0_25_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --iter_num 2000 --backend ort
# TensorRT
python benchmark_ppcls.py --model MobileNetV1_x0_25_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --iter_num 2000 --backend trt
# TensorRT fp16
python benchmark_ppcls.py --model MobileNetV1_x0_25_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --iter_num 2000 --backend trt --enable_trt_fp16 True
具体参数说明
| 参数 | 作用 |
|---|---|
| --model | 模型路径 |
| --image | 图片路径 |
| --device | 选择 CPU 还是 GPU，默认 CPU |
| --cpu_num_thread | CPU 线程数 |
| --device_id | GPU 卡号 |
| --iter_num | 跑 benchmark 的迭代次数 |
| --backend | 指定后端类型，有ort, ov, trt, paddle, paddle_trt 五个选项 |
| --enable_trt_fp16 | 当后端为trt或paddle_trt时，是否开启fp16 |
| --enable_collect_memory_info | 是否记录 cpu/gpu memory信息，默认 False |
最终txt结果
将当前目录的所有txt汇总并结构化，执行下列命令
# 汇总
cat *.txt >> ./result_ppcls.txt
# 结构化信息
python convert_info.py --txt_path result_ppcls.txt --domain ppcls --enable_collect_memory_info True得到 CPU 结果struct_cpu_ppcls.txt以及 GPU 结果struct_gpu_ppcls.txt如下所示
# struct_cpu_ppcls.txt
model_name thread_nums ort_run ort_end2end cpu_rss_mb ov_run ov_end2end cpu_rss_mb paddle_run paddle_end2end cpu_rss_mb
MobileNetV1_x0_25 8 1.18 3.27 270.43 0.87 1.98 272.26 3.13 5.29 899.57
# struct_gpu_ppcls.txt
model_name ort_run ort_end2end gpu_rss_mb paddle_run paddle_end2end gpu_rss_mb trt_run trt_end2end gpu_rss_mb trt_fp16_run trt_fp16_end2end gpu_rss_mb
MobileNetV1_x0_25 1.25 3.24 677.06 2.00 3.77 945.06 0.67 2.66 851.06 0.53 2.46 839.06结果说明
_run后缀代表一次infer耗时，包括H2D以及D2H；_end2end后缀代表包含前后处理耗时cpu_rss_mb代表内存占用；gpu_rss_mb代表显存占用
若有多个PaddleClas模型，在当前目录新建ppcls_model目录，将所有模型放入该目录即可，运行下列命令
sh run_benchmark_ppcls.sh一键得到所有模型在 CPU 以及 GPU 的 benchmark 数据
添加新设备
如果添加了一种新设备，想进行 benchmark 测试，以ipu为例
在对应 benchmark 脚本--device中加入ipu选项，并通过option.use_ipu()进行开启
输入下列命令，进行 benchmark 测试
python benchmark_ppcls.py --model $model --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --iter_num 2000 --backend paddle --device ipu