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benchmark issue #90
Comments
可尝试使用taskset绑定测试程序到CPU大核调度,对小模型CPU调度和驱动开销无法被GPU kernel耗时掩盖,影响会比较明显 |
@yunfanxiao 我也是在小米11上,测试了高通官方最新的adreno_opencl_ml_sdk_v2.1.zip,小米11上调用clQueryMLInterfaceVersionsQCOM接口会返回CL_OUT_OF_HOST_MEMORY的报错,但是高通官方说660以上是支持cl_qcom_ml_ops扩展的,请教一下bolt是怎么测试出adreno_opencl_ml_sdk的性能的 |
bolt目前没有集成qcom的ml sdk,这个问题可以去qcom官方问下 |
@chillingche 多谢,得找个root的设备试试;权限问题的话是手机厂商没有开放是吧,虽然高通开放了 |
@yunfanxiao 在小米11 888上进行cpu绑定尝试 taskset -a 70 ./benchmark -a GPU -w 10 -l 10 -m ResNet-50_f16.bolt 这样平均耗时从30ms 降低到27ms,可是这与文章里的 25ms还有一定的差距,请问还有什么是需要注意的 |
@peyer 我也遇到了一样的问题,请问下你root手机了吗?这个问题解决了吗 |
对bolt进行了benchmark测试,install 阶段也关闭了 profile功能,只看模型总耗时,发现达不到文章里提到的性能,不知道是我哪里用错了,请帮忙看一下
如图所示
文章里提到对squeezent1.1在高通888 half情况下耗时为3.949ms,我在小米11 高通888实测fp16case耗时为avg_time:7.443091ms/data;
为了验证,我实际测试了一下 https://github.com/huawei-noah/bolt/blob/master/docs/USER_HANDBOOK.md中提到的 resnet50这个网络,利用X2BOLT工具,我的命令如下./benchmark -a GPU -w 10 -l 10 -m ResNet-50_f16.bolt
高通888fp16耗时情况为
Benchmark Result:
Output Tensor prob desc: dt:DT_F16 memFormat:DF_NCHW stride(1000,1,1) offset(0,0,0) data: 0.000166 0.000330 0.000063 0.000110 0.000000 0.000508 0.000000 0.000000 sum: 0.992770
total_time:305.839355ms(loops=10)
avg_time:30.583936ms/data
min_time:29.903076ms/data
max_time:31.020020ms/data
请问一下,这里的平均耗时30.58ms性能是否正常,能否share一下 resnet50的性能耗时情况,或者提供一下resnet50_v2的模型文件(官方文章为25ms左右),交叉验证一下。
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