裸机测试与算法移植：效率对比与优化关键

本文档是一份关于裸机测试的初稿，旨在探讨在算能科技的边缘AI设备上进行的详细测试流程。首先，作者介绍了如何通过物理连接电脑与裸机的LAN口，使用工具如MobaXterm获取WAN口IP，并确保其在同一个网络段，以便进行后续的远程操作和通信。 在算法移植方面，强调了Python代码的直接运行，而C++代码需要在本地虚拟机上进行模型转化和交叉编译。这个过程涉及到了特定的环境配置，如Docker镜像和交叉编译环境，以及对Ubuntu版本的注意。图2和图3展示了模型从PyTorch（PT）到ONNX的转换流程，图4则描绘了C++代码生成可执行文件并运行推理的步骤。 功能性能测试部分重点关注边缘盒子的TPU，它主要用于模型推理，而预处理和后处理任务则在CPU上执行。文章详细分析了两种版本的YOLOv5（Python和C++）在单张图片识别上的运行效率。Python版本的平均运行时间是248.71ms，其中后处理占60%左右，而C++版本则显著更快，仅需86ms。这表明在实时性能要求高的场景下，C++版本更为适用，因为后处理优化对于提高整体速度至关重要。 接着，作者进行了多线程测试，以考察CPU效率。测试涉及对单张图片进行resize处理，通过增加线程数量（1到10个线程），发现单张图片处理时间线性增长，同时CPU利用率也随之下降。这表明随着并发工作的增加，单个线程的处理负担加重，但整体的处理效率会有所提升。 总结来说，这份文档涵盖了裸机测试的关键步骤，包括网络连接、代码移植、功能性能评估，以及对多线程处理性能的影响。对于优化边缘AI设备的部署和性能提升提供了有价值的参考和建议，期待读者提供反馈和改进意见。