使用OpenVINO™进行优化后，为什么DETR模型在不同的硬件上测试时显示不同的结果？

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• 由于处理器的内存和内核，不同硬件的精度差异是预期行为。
  
• 这可以通过在不同硬件上进行一些比较 的文档 来支持。
  
• 对于对象检测，还应该具有不同概率的多个检测。
  
• 在对象检测 示例中，开发人员添加了一个名为 confident_threshold 的筛选器，以筛选出概率较低的检测。
  
• 建议执行过滤掉代码中的较低分数。
  

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在使用 OpenVINO™ 优化 DETR 模型并在不同硬件（如 SPR 和 Icelake）上测试时，可能会观察到不同的延迟和吞吐量结果。这种差异通常是由以下几个因素引起的：

1. 硬件架构差异

• SPR（Sapphire Rapids） 和 Icelake 是两种不同的 CPU 架构，具有不同的微架构设计、核心数量、频率、缓存大小和指令集支持。


• SPR 是较新的架构，可能支持更高级的指令集（如 AVX-512、AMX 等），这些指令集可以加速深度学习模型的推理。


• Icelake 虽然也支持 AVX-512，但其性能可能不如 SPR 优化得那么好。

2. OpenVINO™ 优化适配

• OpenVINO™ 会根据目标硬件的特性对模型进行特定的优化。例如：
  
  
  
  • 在 SPR 上，OpenVINO™ 可能会利用 AMX（Advanced Matrix Extensions）指令集来加速矩阵运算。
  
  
  • 在 Icelake 上，OpenVINO™ 可能主要依赖 AVX-512 指令集。
  
  


• 这些优化策略的差异会导致不同硬件上的性能表现不同。

3. 模型并行化和线程调度

• OpenVINO™ 会根据硬件的核心数量和线程能力对模型进行并行化处理。


• SPR 通常具有更多的核心和线程，因此可以更好地利用并行计算资源，从而获得更高的吞吐量。


• Icelake 的核心数量可能较少，并行化效率可能不如 SPR。

4. 内存带宽和缓存

• SPR 和 Icelake 的内存子系统（如内存带宽、缓存大小）可能不同。


• 如果模型对内存带宽敏感（如 DETR 这种 Transformer 模型），内存子系统的差异会导致性能差异。

5. OpenVINO™ 版本和配置

• 如果在不同硬件上使用了不同版本的 OpenVINO™，优化效果可能不同。


• 此外，benchmark_app 的配置（如线程数、推理设备等）也可能影响结果。

6. 模型精度和量化

• 如果使用了量化（如 INT8）优化，不同硬件对量化的支持程度可能不同。


• SPR 可能对 INT8 推理有更好的支持，从而获得更高的性能提升。

如何进一步分析和解决？

1. 检查硬件规格：比较 SPR 和 Icelake 的核心数量、频率、指令集支持等。


2. 验证 OpenVINO™ 配置：确保在两台机器上使用相同版本的 OpenVINO™ 和相同的 benchmark_app 配置。


3. 分析性能瓶颈：使用 OpenVINO™ 的性能分析工具（如 profiling）检查模型在不同硬件上的瓶颈。


4. 调整优化策略：根据硬件特性调整 OpenVINO™ 的优化参数（如线程数、推理设备等）。

总结

DETR 模型在 SPR 和 Icelake 上表现不同，主要是由于硬件架构、OpenVINO™ 优化策略以及并行化效率的差异。通过深入分析硬件特性和优化配置，可以更好地理解这些差异并进一步优化性能。