多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程:创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程:创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程:创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。
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使用离线SDK 适用的场景特点 网络条件不稳定 无网络 数据安全性高,不允许联网 人脸库较小,且变更不频繁,如1w人以下 单台设备、单人脸检测与识别 注意:此版本离线SDK暂不支持多线程处理,主要适用于单人脸核验场景,不建议用于多人脸抓拍识别。
支持多线程和多进程调试 优化算子,对于ResNext50、yolov3以及FZ3平台有性能提升 提升了模型的精度 新增支持HRNet_baseline关键点模型和Deeplabv3p 分割模型 支持了GPIO,RS485,RS232,CAN接口通讯,并提供了示例 新增Python接口和示例;优化了C++示例。
如图所示,上述策略可以有效地将两层Tombstone 分散开,避免大量连续垃圾数据对范围操作的影响,并通过并发处理提升系统整体的垃圾数据处理速度。 流控与反馈: 对系统各方面的操作压力进行了多维度的统计,防止过载并及时进行针对性的恢复。以 list 请求为例:流控方面,我们对其进行并发度限制来保证系统不会过载。
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filterworkers 或 -w Logstash会为 过滤插件(filter) 运行多个线程。例如: bin/logstash -w 5 为Logstash的filter会运行 5 个线程同时工作。 注意:Logstash目前不支持输入插件的多线程,而输出插件的多线程需要在配置内部设置。