深度學(xué)習(xí)模型部署性能分析，Intel和ARM CPU上CNN計(jì)算速度差距分析。

• • 一、 模型部署CPU性能分析
  • • 1.1 開發(fā)階段CPU—Intel X86架構(gòu)
    • 1.2 測試階段CPU—ARM架構(gòu)
    • 1.3 模型出現(xiàn)性能偏差的分析
  • 二、Intel v.s. ARM CPU各項(xiàng)性能測試實(shí)驗(yàn)
  • • 2.1 多核多個intel CPU測試
    • • 結(jié)論與現(xiàn)象分析
    • 2.2 純單核心CPU計(jì)算性能測試
  • 三、補(bǔ)充支撐材料
  • • 3.1 參考資料
    • 3.2 測試小技巧

前言：一般的深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，訓(xùn)練時為了加快速度，會使用多GPU分布式訓(xùn)練。但在部署推理時，為了降低成本，往往使用單個GPU機(jī)器甚至嵌入式平臺（比如 NVIDIA Jetson）進(jìn)行部署，部署端也要有與訓(xùn)練時相同的深度學(xué)習(xí)環(huán)境，如caffe，TensorFlow等。由于訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)模型可能會很大（比如

總結(jié)

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