yolov8gpu和cpu

### YOLOv8在GPU和CPU上的性能差异

YOLOv8 是一种高效的实时目标检测算法，在不同的硬件平台上表现出显著的性能差异。当运行在同一套件上时，配备专用图形处理单元 (GPU) 的系统通常会提供更快的速度和更高的吞吐量。

#### 性能对比

- **GPU 上的表现**
使用 GPU 可以极大地加速神经网络推理过程中的矩阵运算。对于像 YOLOv8 这样复杂的卷积神经网络来说，利用 NVIDIA CUDA 技术可以实现并行计算，从而大大缩短每帧图像分析所需的时间[^1]。

- **CPU 上的表现**
虽然现代多核 CPU 已经具备相当强的数据处理能力，但在执行深度学习任务方面仍然不如 GPU 那么高效。尤其是在面对高分辨率视频流或其他大数据集的情况下，仅依靠 CPU 处理可能会导致延迟增加以及整体性能下降。

#### 配置方法

为了使 YOLOv8 更好地适应特定环境下的需求，可以根据实际情况调整其部署方式：

##### 在 GPU 上配置 YOLOv8

如果计算机已安装有支持 CUDA 的 Nvidia 显卡，则可以通过简单的命令来启用 GPU 加速功能。确保已经正确设置了 Python 环境，并且安装了必要的依赖项之后，只需指定 `device='cuda'` 参数即可让模型自动切换到 GPU 模式下工作[^2]。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # Load model
results = model.predict(source="image.jpg", device='cuda')

##### 在 CPU 上配置 YOLOv8

对于那些不具备强大图形处理器资源的工作站而言，默认情况下 YOLOv8 将会选择使用 CPU 来完成所有的计算操作。当然也可以手动设置参数为 `device='cpu'` ，这样即使存在可用的 GPU 设备也不会被调用。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # Load model
results = model.predict(source="image.jpg", device='cpu')