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题名面向深度学习应用的组件式开发框架的设计实现
被引量：1
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作者
刘祥
华蓓
林飞
魏宏原
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机构
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第2期526-535,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2018AAA0101204)。
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文摘
针对目前深度学习应用缺少有效的开发与部署工具的问题,提出一个面向深度学习应用的组件式开发框架。所提框架根据应用的资源消耗类型进行功能拆分,使用评测引导的资源分配方案进行瓶颈消除,使用分步装箱方案兼顾高CPU利用率和低显存开销的功能放置。基于此框架开发的实时车牌号检测应用,在吞吐优先模式下GPU利用率达到82%,在延迟优先模式下平均应用延迟达到0.73 s,在三种模式下(吞吐优先模式、延迟优先模式以及吞吐/延迟的均衡模式)下,CPU平均利用率达到68.8%。实验结果表明,基于此框架能够进行硬件吞吐与应用延迟的平衡型配置,在吞吐优先模式下高效利用平台的计算资源,在延迟优先模式下满足应用的低延迟需求。相较于MediaPipe,使用本框架能够进行超实时的多人姿态估计应用开发,应用的检测帧率最高提升了1077%。实验结果表明,所提框架能够作为CPU-GPU异构服务器上面向深度学习应用开发部署的有效解决方案。
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关键词
深度学习应用
开发框架
基于组件的开发
流水线部署
CPU-GPU异构
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Keywords
deep learning application
development framework
Component-Based Development(CBD)
pipeline deployment
CPU-GPU heterogeneity
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分类号
TP311.5
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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