前言 上一篇博客给大家介绍了使用opencv加载YOLOv5的onnx模型,但我们发现使用CPU进行推理检测确实有些慢,那难道在CPU上就不能愉快地进行物体识别了吗?当然可以啦,这不LabVIEW和OpenVINO就来了嘛!今天就和大家一起看一下如何在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别. 一.OpenVINO是什么 OpenVINO是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库,用于快速部署应用和解决方案,包含推断库,模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能. 特点: 在边缘启用基于CN…

前言 之前博客:[YOLOv5]LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来给大家介绍了在LabVIEW上使用openvino加速推理,在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别.那我们今天就一起来看一下如何使用LabVIEW+OpenVINO在CPU上部署新冠肺炎CT图像病害分割,本次实战模型主要是来自大佬:翼达口香糖,博客:https://blog.csdn.net/weixin_47567401/article/details/122809410 一.LabVIEW视觉工具…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

前一段时间,我们向大家介绍了最新一代的 英特尔至强 CPU (代号 Sapphire Rapids),包括其用于加速深度学习的新硬件特性,以及如何使用它们来加速自然语言 transformer 模型的 分布式微调 和 推理. 本文将向你展示在 Sapphire Rapids CPU 上加速 Stable Diffusion 模型推理的各种技术.后续我们还计划发布对 Stable Diffusion 进行分布式微调的文章. 在撰写本文时,获得 Sapphire Rapids 服务器的最简单方法是使…

=============================================================== linux下的单进程多线程的程序,要实现每个线程平均分配到多核cpu,主要有2个方法 1:利用linux系统自己的线程切换机制,linux有一个服务叫做irqbalance,这个服务是linux系统自带的,默认会启动,这个服务的作用就是把多线程平均分配到CPU的每个核上面,只要这个服务不停止,多线程分配就可以自己实现.但是要注意,如果线程函数内部的有某个循环,且该循环内…

   因为,每家芯片的特性不同,根据向framebuffer写法的不同,分为tile-based的mobile cpu,如ImgTec PowerVR,ARM Mali,一部分老版本Qualcomm Adreno.还有标准的direct(immediate)的mobile cpu,如Nvida,Intel,Viante,以及一部分Qualcomm芯片(Qualcomm的Adreno.3xx系列后是可以在这两者之间进行切换的).对tile-based的GPU来说,一旦使用打开alpha test或…

你对Python 多线程有所了解的话.那么你对python 多线程在单cpu意义上的多线程与多cpu上的多线程有着本质的区别,如果你对Python 多线程的相关知识想有更多的了解,你就可以浏览我们的文章. Python多线程是单cpu意义上的多线程,它和多cpu上的多线程有着本质的区别. 单cpu多线程:并发 多cpu多线程:并行内部包含并发 在Python 多线程当中,存在一个叫Global Interpreter Lock(GIL)的东西,直译就是全局解释器锁.它的作用在于让同一时刻只能有一…

首先可以调用GetSystemInfo查看有多少个CPU,再通过调用: BOOL WINAPI SetProcessAffinityMask( __in HANDLE hProcess, __in DWORD_PTR dwProcessAffinityMask ); 第一个参数是代表要设置的进程,第二个参数是一个掩码,代表可以在哪个CPU上运行.例如:设置5(101)代表在第一个和第三个CPU上运行. 还有其他几个相关的函数: BOOL WINAPI GetProcessAffinityMask…

转自 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论 a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢) 多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了………….. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑一点点就换到其它线程继续跑 效率不会有提高的 切换线程反倒会增加开销 a3: #3楼…

为什么要绑定 Nginx 进程到不同的 CPU 上 :默认情况下,Nginx 的多个进程有可能跑在某一个 CPU 或 CPU 的某一核上,导致 Nginx 进程使用硬件的资源不均,因此绑定 Nginx 进程到不同的 CPU 上是为了充分利用硬件的多 CPU 多核资源的目的. 1,首先呢我们来查看cpu个数 grep -c processor /proc/cpuinfo # 查看CPU核数 cpu的个数不同绑定亲和力方法也不同 worker_processes 2; # 2核CPU的配置 work…