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使用rk3588多npu推理模型，模型总推理时间还增加了，这怎么解释

10794 RK3588

问答对人有帮助，内容完整，我也想知道答案 0 使用rk3588多npu推理模型，模型总推理时间还增加了，这怎么解释 0
2023-11-5 18:22:42　　评论淘帖0 邀请回答您可以邀请以下用户，快速回答问题 × liutiefu 该类别下有 26 个回答。邀请回答 tigerwang711 该类别下有 20 个回答。邀请回答 ze55me 该类别下有 20 个回答。邀请回答杀狼000 该类别下有 19 个回答。邀请回答 zhuzb0754 该类别下有 19 个回答。邀请回答 YYXIAO 该类别下有 18 个回答。邀请回答冰箱洗衣机该类别下有 18 个回答。邀请回答 jjll652 该类别下有 17 个回答。邀请回答河神大人该类别下有 17 个回答。邀请回答 mede1001 该类别下有 17 个回答。邀请回答安德森大该类别下有 17 个回答。邀请回答 CDCNKA 该类别下有 17 个回答。邀请回答世态薄凉该类别下有 16 个回答。邀请回答熊本熊该类别下有 16 个回答。邀请回答 YOYOOO 该类别下有 16 个回答。邀请回答麻酱该类别下有 16 个回答。邀请回答 szj0213 该类别下有 15 个回答。邀请回答梅利号该类别下有 15 个回答。邀请回答 vinww特烦恼该类别下有 15 个回答。邀请回答 723662364d 该类别下有 15 个回答。邀请回答举报 twd 相关推荐 • 有大神知道RK3588s该如何对yolo进行摄像头或者视频推理吗？ 1591 • 如何调用RK3588的NPU资源？ 3759 • 如何去使用RK3566内置NPU模块呢 10842 • 压缩模型会加速推理吗？ 279 • 在i.MX93 EVKCM上的EthosU NPU上推断AI模型时遇到错误怎么解决？ 1219 • 如何判断推理何时由GPU或NPU在iMX8MPlus上运行？ 283 • 使用Yolov5 - i.MX8MP进行NPU错误检测是什么原因？ 446 • YOLOv5s算法在RK3399ProD上的部署推理流程是怎样的 3037 • RK3588J和RK3588是什么关系？ 3775 • 请问RK3588这款芯片工作温度区间是多少 2573 1个回答

答案对人有帮助，有参考价值 0 如果使用了rk3588多NPU进行模型推理，但模型总推理时间增加了，可能有以下几个原因导致： 1. 并行性不充分：多NPU可以同时进行推理任务，但如果模型的推理过程中存在串行计算的部分，那么多个NPU并行处理的优势就无法发挥。这种情况下，推理时间可能不会缩短甚至会增加。 2. 数据通信开销：多NPU之间需要进行数据的传输和通信，如果数据传输的开销较大，就会导致推理时间增加。尤其当模型的输入数据量较小、NPU之间的数据传输时间占比较大时，这一问题更为突出。 3. 数据负载不平衡：在多NPU的推理过程中，如果不同NPU的负载不均衡，即有些NPU的计算负载较大，而有些NPU的计算负载较小，那么整体的推理时间就会被较慢的NPU所限制。这种情况下，可能需要对任务进行更合理的分配，以提高整体的推理效率。 4. NPU计算性能不佳：虽然使用了多个NPU进行推理，但如果NPU的计算性能不如预期，可能导致推理时间增加。这可能是因为NPU的芯片设计存在问题，或者NPU驱动和软件栈的优化不充分等原因。针对以上问题，可以考虑以下解决方案： 1. 优化模型：对模型进行优化，减少串行计算的部分，提高模型的并行性，以充分发挥多NPU的优势。 2. 数据预处理和后处理优化：尽量将数据预处理和后处理与NPU推理任务并行进行，减少NPU之间的数据通信开销。 3. 负载均衡：对任务进行更合理的分配，使各个NPU的负载相对均衡，以提高整体的推理效率。 4. 检查NPU的性能和优化情况：评估NPU的性能是否符合预期，如果问题出在NPU芯片设计或驱动和软件栈优化方面，可以尝试寻找更好的解决方案或联系供应商寻求支持。需要注意的是，多NPU并不一定能保证在所有场景下都能获得更好的性能提升，实际效果可能受限于多种因素，包括模型本身、数据特征、NPU的设计和驱动优化等。具体情况需要根据实际情况进行分析和调优。

2023-12-7 17:31:07 评论举报郭中