前文讲过采购服务器，有个兄弟讲钱花在刀把上了。
换了 cpu ，视频分析推理整体的性能提升了三分之一。
但是有个很大的问题，和以前一样的问题，gpu 跑不满，最高 40%； gpu 跑的时候 cpu 倒是占满了。
做了训练测试，用来训练数据 gpu 倒是能跑满。
算法的同事讲 yolov8 检测就是吃 cpu ，因为会有频繁的 gpu/cpu 切换。
找了一些方法，都被算法否掉了。
我不是做算法的，请教一下各位兄弟，yolov8 真的会吃 cpu 么？
如果吃/不吃，有啥办法提升 gpu 的占用么？
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mjawp May 8, 2024
检测的预处理和后处理部分应该是 cpu 做的，这一部分想办法独立出来做异步试试
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sugarkeek May 8, 2024
我用 yolo 的 trt 部署的时候是在 cpu 吃满的情况下，逐渐增加 gpu 的占用
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ZnductR0MjHvjRQ3 May 8, 2024
可以贴一下你配置的那个帖吗 最近也在准备采购
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dododada OP @mjawp 其实我提了个想法，就是 cpu 的归 cpu ，gpu 的归 gpu ，中间通过内存或者其他方式共享结果数据。就是把消息队列那一套搬过来，但是算法说这样搞要从头开始重新 C++写一遍，代价太高了。
这么一讲，我就想要不要拆掉一块 gpu ，插到我们的训练服务器上去 |
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ktyang May 8, 2024
推理和训练的算力需求是不一样的 不知道你整个 pipeline 是怎么设计的 不太好给具体的建议
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dododada OP @Motorola3
2 * Intel Xeon 4316(20C,150W,2.3GHz) 8 * 32GB DDR4-3200MHz RDIMM 1 * SSD_1.92TSATA6Gpbs.2.5in 2 * M6_3.5.7.2K SATA 4TB_HDD 2 * NVDIA RTX 4090 24GB 2 * 2700W 铂金电源模块 1 * 标配导轨，满配散热风扇 目前看起来，这个 U 还是配低了，8 系的估计会更好一些 |
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ZnductR0MjHvjRQ3 May 8, 2024
@dododada 好的 多谢
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dododada OP @Motorola3 这个电源贵，2000W 的应该就够了； 2 光口和 4 电口的价格差别不太大，主要看网络需求； raid 卡有的只支持 0/1 ，标卡支持 0/1/5/6/10/50/60 ，也是看需求，差价比较大；
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mMartin May 9, 2024
我们把 nms 之类的全放到显卡来处理了 cpu 几乎不占用
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mMartin May 9, 2024
全用 cuda 写的推理
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tap91624 May 9, 2024
抓一下看看是不是算子都执行在 cpu 上了
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qieqie May 9, 2024
推理吃不满就是 GPU 并行度太低，延迟允许的话，把 batch 加上去看看
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