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PaddleSeg

PaddlePaddle / PaddleSeg

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提交 c2f9874e 编写于 作者: S sjtubinlong
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# PaddleSeg 分割模型预测性能测试
## 测试软件环境
- CUDA 9.0
- CUDNN 7.6
- TensorRT-5.1.5
- PaddlePaddle v1.6.1
- Ubuntu 16.04
- GPU: Tesla V100
- CPU：Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz
## 测试方法
- 输入采用 1000张RGB图片，batch_size 统一为 1。
- 重复跑多轮，去掉第一轮预热时间，计后续几轮的平均时间：包括数据拷贝到GPU，预测引擎计算时间，预测结果拷贝回CPU 时间。
- 采用Fluid C++预测引擎
- 测试时开启了 FLAGS_cudnn_exhaustive_search=True，使用exhaustive方式搜索卷积计算算法。
- 对于每个模型，同事测试了`OP`优化模型和原生模型的推理速度, 并分别就是否开启`FP16`和`FP32`的进行了测试
## 推理速度测试数据
**说明**： `OP优化模型`指的是`PaddleSeg 0.3.0`版以后导出的新版模型，把图像的预处理和后处理部分放入 GPU 中进行加速，提高性能。每个模型包含了三种`eval_crop_size`：`192x192`/`512x512`/`768x768`。
<table width="1440">
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2" width="432">
<p>模型</p>
</td>
<td colspan="3" width="535">
<p>原始模型&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(单位 ms/image)</p>
</td>
<td colspan="3" width="588">
<p>OP 优化模型&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(单位 ms/image)</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>Fluid</p>
</td>
<td>
<p>Fluid-TRT FP32</p>
</td>
<td>
<p>Fluid-TRT FP16</p>
</td>
<td>
<p>Fluid</p>
</td>
<td>
<p>Fluid-TRT FP32</p>
</td>
<td>
<p>Fluid-TRT FP16</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>deeplabv3p_mobilenetv2-1-0_bn_192x192</p>
</td>
<td>
<p>4.717</p>
</td>
<td>
<p>3.085</p>
</td>
<td>
<p>2.607</p>
</td>
<td>
<p>3.705</p>
</td>
<td>
<p>2.09</p>
</td>
<td>
<p>1.775</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>deeplabv3p_mobilenetv2-1-0_bn_512x512</p>
</td>
<td>
<p>15.848</p>
</td>
<td>
<p>14.243</p>
</td>
<td>
<p>13.699</p>
</td>
<td>
<p>8.284</p>
</td>
<td>
<p>6.972</p>
</td>
<td>
<p>6.013</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>deeplabv3p_mobilenetv2-1-0_bn_768x768</p>
</td>
<td>
<p>63.148</p>
</td>
<td>
<p>61.133</p>
</td>
<td>
<p>59.262</p>
</td>
<td>
<p>16.242</p>
</td>
<td>
<p>13.624</p>
</td>
<td>
<p>12.018</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>deeplabv3p_xception65_bn_192x192</p>
</td>
<td>
<p>9.703</p>
</td>
<td>
<p>9.393</p>
</td>
<td>
<p>6.46</p>
</td>
<td>
<p>8.555</p>
</td>
<td>
<p>8.202</p>
</td>
<td>
<p>5.15</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>deeplabv3p_xception65_bn_512x512</p>
</td>
<td>
<p>30.944</p>
</td>
<td>
<p>30.031</p>
</td>
<td>
<p>20.716</p>
</td>
<td>
<p>23.571</p>
</td>
<td>
<p>22.601</p>
</td>
<td>
<p>13.327</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>deeplabv3p_xception65_bn_768x768</p>
</td>
<td>
<p>92.109</p>
</td>
<td>
<p>89.338</p>
</td>
<td>
<p>43.342</p>
</td>
<td>
<p>44.341</p>
</td>
<td>
<p>41.945</p>
</td>
<td>
<p>25.486</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>icnet_bn_192x192</p>
</td>
<td>
<p>5.706</p>
</td>
<td>
<p>5.057</p>
</td>
<td>
<p>4.515</p>
</td>
<td>
<p>4.694</p>
</td>
<td>
<p>4.066</p>
</td>
<td>
<p>3.369</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>icnet_bn_512x512</p>
</td>
<td>
<p>18.326</p>
</td>
<td>
<p>16.971</p>
</td>
<td>
<p>16.663</p>
</td>
<td>
<p>10.576</p>
</td>
<td>
<p>9.779</p>
</td>
<td>
<p>9.389</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>icnet_bn_768x768</p>
</td>
<td>
<p>67.542</p>
</td>
<td>
<p>65.436</p>
</td>
<td>
<p>64.197</p>
</td>
<td>
<p>18.464</p>
</td>
<td>
<p>17.881</p>
</td>
<td>
<p>16.958</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>pspnet101_bn_192x192</p>
</td>
<td>
<p>20.978</p>
</td>
<td>
<p>18.089</p>
</td>
<td>
<p>11.946</p>
</td>
<td>
<p>20.102</p>
</td>
<td>
<p>17.128</p>
</td>
<td>
<p>11.011</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>pspnet101_bn_512x512</p>
</td>
<td>
<p>72.085</p>
</td>
<td>
<p>71.114</p>
</td>
<td>
<p>43.009</p>
</td>
<td>
<p>64.584</p>
</td>
<td>
<p>63.715</p>
</td>
<td>
<p>35.806</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>pspnet101_bn_768x768</p>
</td>
<td>
<p>160.552</p>
</td>
<td>
<p>157.791</p>
</td>
<td>
<p>110.544</p>
</td>
<td>
<p>111.996</p>
</td>
<td>
<p>111.22</p>
</td>
<td>
<p>69.646</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>pspnet50_bn_192x192</p>
</td>
<td>
<p>13.854</p>
</td>
<td>
<p>12.491</p>
</td>
<td>
<p>9.357</p>
</td>
<td>
<p>12.889</p>
</td>
<td>
<p>11.479</p>
</td>
<td>
<p>8.516</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>pspnet50_bn_512x512</p>
</td>
<td>
<p>55.868</p>
</td>
<td>
<p>55.205</p>
</td>
<td>
<p>39.659</p>
</td>
<td>
<p>48.647</p>
</td>
<td>
<p>48.076</p>
</td>
<td>
<p>32.403</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>pspnet50_bn_768x768</p>
</td>
<td>
<p>135.268</p>
</td>
<td>
<p>131.268</p>
</td>
<td>
<p>109.732</p>
</td>
<td>
<p>85.167</p>
</td>
<td>
<p>84.615</p>
</td>
<td>
<p>65.483</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>unet_bn_coco_192x192</p>
</td>
<td>
<p>7.557</p>
</td>
<td>
<p>7.979</p>
</td>
<td>
<p>8.049</p>
</td>
<td>
<p>4.933</p>
</td>
<td>
<p>4.952</p>
</td>
<td>
<p>4.959</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>unet_bn_coco_512x512</p>
</td>
<td>
<p>37.131</p>
</td>
<td>
<p>36.668</p>
</td>
<td>
<p>36.706</p>
</td>
<td>
<p>26.857</p>
</td>
<td>
<p>26.917</p>
</td>
<td>
<p>26.928</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>unet_bn_coco_768x768</p>
</td>
<td>
<p>110.578</p>
</td>
<td>
<p>110.031</p>
</td>
<td>
<p>109.979</p>
</td>
<td>
<p>59.118</p>
</td>
<td>
<p>59.173</p>
</td>
<td>
<p>59.124</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>&nbsp;</p>
## 数据分析
### 1. 新版OP优化模型的加速效果
下图是`PaddleSeg 0.3.0`进行OP优化的模型和原模型的性能数据对比(以512x512 为例)：
![OP加速对比](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/benchmark/op_opt_512x512.png)
`分析`：
- 优化模型的加速效果在各模型上都很明显，最高优化效果可达100%
- 模型的 `eval_crop_size`越大，加速效果越明显
### 2. 使用 TensorRT 开启 FP16 和 FP32 优化效果分析
在原始模型上的加速效果：
![优化模型](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/benchmark/trt_opt_origin_512x512.png)
在优化模型上的加速效果：
![原始模型](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/benchmark/trt_opt_new_512x512.png)
`分析`：
- unet和icnet模型，使用Fluid-TensorRT的加速效果不明显，甚至没有加速。
- deeplabv3p_mobilenetv2模型，Fluid-TensorRT在原生模型的加速效果不明显，仅3%-5%的加速效果。在优化模型的加速效果可以达到20%。
- `deeplabv3_xception`、`pspnet50` 和 `pspnet101`模型，`fp16`加速效果很明显，在`768x768` 的size下加速效果最高可达110%。
### 3. 不同的EVAL_CROP_SIZE对图片想能的影响
在 `deeplabv3p_xception`上的数据对比图：
![xception](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/benchmark/xception.png)
在`deeplabv3p_mobilenet`上的数据对比图：
![xception](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/benchmark/mobilenet.png)
在`unet`上的测试数据对比图：
![xception](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/benchmark/unet.png)
在`icnet`上的测试数据对比图：
![xception](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/benchmark/unet.png)
在`pspnet101`上的测试数据对比图：
![xception](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/benchmark/pspnet101.png)
在`pspnet50`上的测试数据对比图：
![xception](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/benchmark/pspnet50.png)
`分析`：
- 对于同一模型，`eval_crop_size`越大，推理速度越慢
- 同一模型，不管是 TensorRT 优化还是 OP 优化，`eval_crop_size`越大效果越明显
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