前言

  最近对pytorch的模型推理（inference）时间产生了兴趣，于是想着写一个小程序来观察一下现象。遂以此文记之。

实验配置

  主要思路：

1. 创建多个不同规格的模型，每个模型只有一个简单的卷积层。
2. 以卷积的各种不同参数作为模型的区别。
3. 以随机数来生成一批数据，用***[B,C,W,H]***来表示。
4. 每个模型进行100次推理，分10批次完成，记录这10批次的时间和平均时间。

硬件配置

  影响一个模型的推理速度的硬件应该主要就是这些了，还有一个带宽问题。

显卡：RTX 2080ti
内存：16G 2666MHz
CPU：Intel i5-9400F
系统：win10
主板：忘了

实验结果

  具体的网络规格这里就略去了，都是随便举的例子，没啥信息量。直接看结果吧。

  如上图所示，其中的序号表示模型序号，可以得到几个现象：

1.每个模型的每轮10次推理中，第一轮总是相对来说很慢的
2.这些模型的平均推理时间相差不大，也就是还没达到显卡的算力门槛。
3.平均推理时间相差不大的情况下，to_GPU_cost的区别较大。

解释与猜想

理论上每次推理时间应该是一样的，但就表格数据来看，1-9次的区别有些也很大。
这一现象可能是由于计时方法产生的，所用计时方法是time库的perf_counter方法，该方法是由CPU来执行的，而显卡计算后通知CPU，这之间还有通信差距。
每次的第一轮推理都很慢可能是因为GPU第一次做推理需要进行模型参数的初始化。

  中间还有一个小插曲，一开始我是在一个py程序里多次调用testModel这个方法，不同的模型作为参数传递进去，但是发现只有第一次调用时（也就是第一个模型的第一轮10次推理）才会用那么多时间，于是我改了一下代码，将模型参数作为main的参数，重写了一个bat（windows的批处理文件）来依次执行多个模型。

暂时先记录到这里，目前已经有了初步的认识，等后续再进一步研究研究