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文档简介

1、测试项目：图像推理效率测试模型：l简单cnn-mnist模型lResnet50模型测试运行时：l TensorFlowl TensorRTl OpenVINO测试硬件：l GPUl CPU测试项目：图像推理效率测试流程：l首先下载Adlik源代码，在ubuntu镜像中根据Readme编译各个运行时：Tensorrt，Openvino，生成各个运行时的可执行文件；l然后训练模型，并将训练好的模型编译为TensorFlow, Tensorrt和Openvino格式的模型；l编写并运行client脚本（grpc和http各一套），完成推理。l计算grpc, http处理图片的速度，TensorFlo

2、w, Tensorrt和Openvino的推理速度。测试项目：图像推理效率user clientAdlik ServingAdlik Schedulerspecific runtimehttp/grpcinterface t1t2t3t1：客户端请求和收到响应的时间差，包括网络时延和调度时延，以及引擎计算时延。考虑网络时延很难处理，所以这个指标只考虑不同协议间的对比。暂时不考虑作为统一性能标准t2：Adlik调度器收到推理请求包和发送推理结果之间的时间差，包括网络时延和调度时延。在对Adlik 调度器测试时有指导效果。t2：Adlik支持的指定运行时计算时间。测试项目：图像推理效率性能指标说明

3、：l推理速度x Pictures/s，不包含对输入图像进行预处理的时间以及网络传输的时间，该推理速度的计算公式如下：l其中N为每一个运行时进行推理时，所接收的request的数量，测试时N=100；每一个request都包含一个batch size的数据，t为每一个batch size的数据调用推理引擎的Predict接口进行推理所使用的时间。NnntbatchsizeNspeed1测试项目：图像推理效率性能环境：l需要指定GPU类型，CPU类型，CPU分配核数，容器配置l为了统一测试标准，模型在进行各个运行时的制作时，batch size都设置为64；在进行推理时，每一个request同样也包含64张图像的数据。测试项目：图像推理效率其他性能指标参数l支持客户端并发请求数l多模型并发：暂不考虑l其他指标：增加尾时延性能 （ta

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