多卡性能比单卡慢

[HexToString]

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开启GPU，设置多卡后，比如100张图片，预测，总耗时比单卡还慢。但是我看咱们宣传的是性能会大幅度提升。是我没设置对么？ 设置的参数是--use_gpu --gpu 0,1,2,3

[HexToString]

hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json

{ "modules_info": { "ocr_system": { "init_args": { "version": "1.0.0", "use_gpu": true }, "predict_args": { } } }, "port": 8868, "use_multiprocess": false, "workers": 10, "gpu": "0,1,2,3" }

[HexToString]

其实还有一个问题： 为什么开启multi_process不能打开GPU？ 那么既然打开GPU就不能并发，那我指定多卡，其实是不是也不是并发，而是串行的用不同的卡？ 如果是这样，那也就解释通了，为什么开多卡比单卡还慢。

[HexToString]

开单卡，30张图片，总耗时：72.8076696395874 开4卡，30张图片，总耗时：93.16342949867249

[KPatr1ck]

deploy/hubserving/ocr_system/config.json

目前hub serving命令的背后支持三种形式：Flask、Gunicorn+Flask和ZMQ+Flask。 hub serving命令启动时依据use_multiprocess和use_gpu两个参数的组合来确定具体形式：

1. use_gpu为True，use_multiprocess参数无效，使用ZMQ+Flask，gpu决定了单卡还是多卡预测，如果不设置gpu，默认启动第0号gpu。
2. use_gpu为False，use_multiprocess为True，使用Gunicorn+Flask，cpu多进程预测。
3. use_gpu为False，use_multiprocess为False，使用Flask，gpu单卡或者cpu单进程预测。

hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json

{ "modules_info": { "ocr_system": { "init_args": { "version": "1.0.0", "use_gpu": true }, "predict_args": { } } }, "port": 8868, "use_multiprocess": false, "workers": 10, "gpu": "0,1,2,3" }

回复中给出的配置如下，因为最外层没有设置use_gpu（默认False），use_multiprocess为False，因此走的是第3种形式，无论gpu的卡数设置多或少，都是gpu单卡/cpu单进程预测。

{
    "modules_info": {
        "ocr_system": {
            "init_args": {
                "version": "1.0.0",
                "use_gpu": true
            },
            "predict_args": {
            }
        }
    },
    "port": 8868,
    "use_multiprocess": false,
    "workers": 10,
    "gpu": "0,1,2,3"
}

如果需要多卡预测，需要更改为：

{
    "modules_info": {
        "ocr_system": {
            "init_args": {
                "version": "1.0.0",
                "use_gpu": true
            },
            "predict_args": {
            }
        }
    },
    "port": 8868,
    "use_multiprocess": false,
    "use_gpu": true,
    "gpu": "0,1,2,3"
}

根据https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.3/deploy/hubserving#%E5%8F%91%E9%80%81%E9%A2%84%E6%B5%8B%E8%AF%B7%E6%B1%82 的预测脚本，要测试多卡时需要启用多进程同时发送多个预测请求，改成10个并发请求后，运行预测测试，第一种配置耗时7.04秒，第二种配置耗时1.329秒，多卡serving可以正常使用。

[JeremyGe07]

deploy/hubserving/ocr_system/config.json

目前hub serving命令的背后支持三种形式：Flask、Gunicorn+Flask和ZMQ+Flask。 hub serving命令启动时依据use_multiprocess和use_gpu两个参数的组合来确定具体形式：

1. use_gpu为True，use_multiprocess参数无效，使用ZMQ+Flask，gpu决定了单卡还是多卡预测，如果不设置gpu，默认启动第0号gpu。
2. use_gpu为False，use_multiprocess为True，使用Gunicorn+Flask，cpu多进程预测。
3. use_gpu为False，use_multiprocess为False，使用Flask，gpu单卡或者cpu单进程预测。

hub serving start -c deploy/hubserving/ocr_system/config.json { "modules_info": { "ocr_system": { "init_args": { "version": "1.0.0", "use_gpu": true }, "predict_args": { } } }, "port": 8868, "use_multiprocess": false, "workers": 10, "gpu": "0,1,2,3" }

回复中给出的配置如下，因为最外层没有设置use_gpu（默认False），use_multiprocess为False，因此走的是第3种形式，无论gpu的卡数设置多或少，都是gpu单卡/cpu单进程预测。

{
    "modules_info": {
        "ocr_system": {
            "init_args": {
                "version": "1.0.0",
                "use_gpu": true
            },
            "predict_args": {
            }
        }
    },
    "port": 8868,
    "use_multiprocess": false,
    "workers": 10,
    "gpu": "0,1,2,3"
}

如果需要多卡预测，需要更改为：

{
    "modules_info": {
        "ocr_system": {
            "init_args": {
                "version": "1.0.0",
                "use_gpu": true
            },
            "predict_args": {
            }
        }
    },
    "port": 8868,
    "use_multiprocess": false,
    "use_gpu": true,
    "gpu": "0,1,2,3"
}

根据https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.3/deploy/hubserving#%E5%8F%91%E9%80%81%E9%A2%84%E6%B5%8B%E8%AF%B7%E6%B1%82 的预测脚本，要测试多卡时需要启用多进程同时发送多个预测请求，改成10个并发请求后，运行预测测试，第一种配置耗时7.04秒，第二种配置耗时1.329秒，多卡serving可以正常使用。

请看一下我按照您说的设置遇到的情况，https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/issues/2293