yolov5s训练CPU利用率太高

[Yingl-Liu]

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训练yolov5s时，发现该模型对CPU的利用率非常高，导致在多卡训练时CPU成为瓶颈，扩展率不高。 下图时两张卡训练时的CPU 利用率，已经达到86%了。

CPU型号：Intel(R) Xeon(R) Gold 6330 CPU @ 2.00GHz 加速卡：MLU370 X8 容器地址：registry.baidubce.com/device/paddle-mlu:cntoolkit3.0.2-cnnl1.13.0 PaddleYOLO分支: release/2.6 Paddle分支: release/2.4 模型配置文件：yolov5_s_300e_coco,yml; 其中batch_size改为32, work_num改为8, norm_type改为bn.

训练命令：python -m paddle.distributed.launch --mlus="0,1,2,3" tools/train.py -c configs/yolov5/yolov5_s_300e_coco.yml -o use_mlu=True use_gpu=False --eval --amp

请问这么高的CPU利用率正常吗？

[nemonameless]

暂时没有mlu机器看。work_num设置的太大了，改小点试试

[Yingl-Liu]

通过设置cv2.setNumThreads(0)，关闭opencv里多线程加速解决问题。前处理也不是性能瓶颈。

[nemonameless]

谢谢建议。