openvino c++ 异步

OpenVINO支持异步推理，可以使用异步API来获得更好的性能和吞吐量。使用异步API，可以将多个推理请求同时发送到推理引擎，并在后台异步处理它们。这样可以最大化设备利用率，避免等待推理结果的延迟。OpenVINO异步API使用异步回调机制，当推理请求完成时，会调用注册的回调函数来通知用户。在C++中，可以使用`InferRequest::StartAsync()`方法来启动异步推理，然后使用`InferRequest::Wait()`方法来等待推理结果。此外，还可以使用`InferRequest::SetCompletionCallback()`方法来注册回调函数，以便在推理完成时自动调用。在异步推理中，还要注意避免线程安全问题，例如使用锁来保护共享资源。

相关问题

OpenVINO C++ 异步推理

OpenVINO C++异步推理是一种利用异步处理技术来提高推理性能的方法。在传统的同步推理模式下，每个推理请求都必须等待前一个请求完成后才能继续进行推理。这种方式会导致推理速度慢，效率低下。

使用异步推理，可以在不等待前一个推理请求完成的情况下，同时提交多个推理请求。这样可以充分利用计算资源，提高推理性能。

下面是一个使用OpenVINO C++异步推理的示例：

// 创建异步推理请求
InferRequest infer_request = executable_network.CreateInferRequest();

// 异步执行推理请求
infer_request.StartAsync();

// 提交推理数据
infer_request.SetBlob("input", input_blob);

// 等待推理完成
infer_request.Wait();

// 获取推理结果
const Blob::Ptr output_blob = infer_request.GetBlob("output");

在这个示例中，我们首先创建了一个异步推理请求，然后使用`StartAsync()`方法开始执行推理请求。接着，我们提交了推理数据，然后使用`Wait()`方法等待推理完成。最后，我们使用`GetBlob()`方法获取推理结果。

需要注意的是，在使用异步推理时，推理请求的执行顺序可能会发生变化。因此，在处理推理结果时，需要确保每个结果与其对应的推理请求相匹配。

总的来说，使用OpenVINO C++异步推理可以提高推理性能，特别是在处理大量数据时更为明显。

OpenVINO C++ 多请求 异步处理

OpenVINO C++支持多请求异步处理。多请求可以并行处理，从而提高推理速度。

以下是一个简单的示例，展示如何使用OpenVINO C++进行异步处理：

#include <inference_engine.hpp>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <chrono>

using namespace InferenceEngine;

int main() {
    // Load the model
    Core ie;
    CNNNetwork network = ie.ReadNetwork("model.xml", "model.bin");
    ExecutableNetwork executable_network = ie.LoadNetwork(network, "CPU");

    // Create multiple infer requests
    std::vector<InferRequest> requests;
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
        requests.push_back(executable_network.CreateInferRequest());
    }

    // Prepare the input data
    std::vector<float> input_data = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
    Blob::Ptr input_blob = requests[0].GetBlob("input");
    MemoryBlob::Ptr input_mem_blob = as<MemoryBlob>(input_blob);
    if (!input_mem_blob) {
        std::cerr << "Failed to cast input blob to memory blob." << std::endl;
        return 1;
    }
    auto input_mem_ptr = input_mem_blob->rwmap();
    std::memcpy(input_mem_ptr.as<float*>(), input_data.data(), input_data.size() * sizeof(float));

    // Start async inference
    for (int i = 0; i < requests.size(); i++) {
        requests[i].StartAsync();
    }

    // Wait for async inference to complete
    for (int i = 0; i < requests.size(); i++) {
        requests[i].Wait(InferRequest::WaitMode::RESULT_READY);
        Blob::Ptr output_blob = requests[i].GetBlob("output");
        MemoryBlob::Ptr output_mem_blob = as<MemoryBlob>(output_blob);
        if (!output_mem_blob) {
            std::cerr << "Failed to cast output blob to memory blob." << std::endl;
            return 1;
        }
        auto output_mem_ptr = output_mem_blob->rmap();
        std::cout << "Request " << i << " output: ";
        for (int j = 0; j < output_blob->size(); j++) {
            std::cout << output_mem_ptr.as<float*>()[j] << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
    }

    return 0;
}

该示例加载一个模型，并创建三个InferRequest对象。在准备输入数据后，它会启动异步推理，然后等待所有请求完成。最后，它会打印每个请求的输出。注意，每个请求的输出顺序可能不同，因为它们是并行处理的。