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4b734e70
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3月 09, 2022
作者:
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TeslaZhao
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3月 09, 2022
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# Benchmark
## C++ Serving 性能测试
**一.测试环境**
-
机器型号:4 × Tesla P4-8GB ,48 core Intel(R) Xeon(R) Gold 5117 @ 2.00GHz
-
CUDA:11.0,cuDNN:v8.0.4
-
Serving:v0.7.0
-
Paddle:v2.2.0
-
模型:ResNet_v2_50
-
batch:1
-
使用的测试代码和使用的数据集:
[
resnet_v2_50
](
../../examples/C++/PaddleClas/resnet_v2_50
)
**二.测试方法**
-
请求数量递增:不断增加 client 数量,指标稳定后统计 client 的耗时信息
-
竞品对比:C++ Serving(蓝色) 与 Tenserflow Serving(灰色)都是 C++ 实现,且同为业界主流 Serving 框架
-
吞吐性能(QPS):折线图,数值越大表示每秒钟处理的请求数量越大,性能就越好
-
平均处理时延(ms):柱状图,数值越大表示单个请求处理时间越长,性能就越差
-
同步模式:网络线程同步处理,保证显存占用相同的情况下,开启最大线程数
-
异步模式:异步线程处理方式,保证显存占用相同,最大批量为32,异步线程数为2
**三.同步模式**
结论:同步模型默认参数配置情况下,C++ Serving 吞吐和平均时延指标均优于 Tensorflow Serving。
<p
align=
"center"
>
<br>
<img
src=
'../images/syn_benchmark.png'
"
>
<br>
<p>
|client_num | model_name | qps(samples/s) | mean(ms) | model_name | qps(samples/s) | mean(ms) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 10 | pd-serving | 111.336 | 89.787| tf-serving| 84.632| 118.13|
|30 |pd-serving |165.928 |180.761 |tf-serving |106.572 |281.473|
|50| pd-serving| 207.244| 241.211| tf-serving| 80.002 |624.959|
|70 |pd-serving |214.769 |325.894 |tf-serving |105.17 |665.561|
|100| pd-serving| 235.405| 424.759| tf-serving| 93.664 |1067.619|
|150 |pd-serving |239.114 |627.279 |tf-serving |86.312 |1737.848|
**四.异步模式**
结论:client数据较少时,Tensorflow Serving 性能略优于 C++ Serving ,但当 client 并发数超过70后,Tensorflow Serving 服务出现大量超时,而 C++ Serving 仍能正常运行
<p
align=
"center"
>
<br>
<img
src=
'../images/asyn_benchmark.png'
"
>
<br>
<p>
|client_num | model_name | qps(samples/s) | mean(ms) | model_name | qps(samples/s) | mean(ms) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|10| pd-serving| 130.631| 76.502| tf-serving |172.64 |57.916|
|30| pd-serving| 201.062| 149.168| tf-serving| 241.669| 124.128|
|50| pd-serving| 286.01| 174.764| tf-serving |278.744 |179.367|
|70| pd-serving| 313.58| 223.187| tf-serving| 298.241| 234.7|
|100| pd-serving| 323.369| 309.208| tf-serving| 0| ∞|
|150| pd-serving| 328.248| 456.933| tf-serving| 0| ∞|
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