前言（废话）

因为jetsonNano算力吃紧，在上面开发CNN模型面临了新的挑战。像dgpu上常用的YOLO系列，即使最小的模型搬上去也就25fps的水平。而上面要求一台jetsonNano要跑多路视频推理，因此开发一个小模型迫在眉睫。

尝试过主流的MobileNet和ShuffleNet后，使用ShuffleNet暂时取得了比较好的效果,能实时达到约100fps。

当然是不可能就此罢手的，调研了时间比较新的小模型：VoVNet和VanillaNet。并分别先在dgpu上测试发现效果还不错，特别是VoVNet,速度和ShuffleNetV2差不多的情况下，AP05能提高十几个点。开心地移植过去，结果发现在jetson上只有17fps。于是开启分析过程

Pytorch

torch官方是有提供相关工具的。具体使用网上的教程也挺多的，此处就简略过。

from torch.profiler import profile, record_function, ProfilerActivity

with profile(activities=[
    ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA], record_shapes=True) as prof:
    with record_function("model_inference"):
        preds = model(img)

print(prof.key_averages(group_by_input_shape=False).table(sort_by="cpu_time_total", row_limit=10))

这里分享一个坑，就是如果你只跑一个batch的话，得到的结果是不准确的。这一点网上是完全找不到相关的资料，你会发现数据进入模型的第一次卷积特别耗时，cpu_total_time爆炸（主要时间都在这里了）。排除了N个原因后直接上结论，torch在第一次推理（初始化）时会初始化cudnn相关组件，这个过程是相当耗时的。因此想要得到比较准确的结果，第一次推理应该当做warm up，以后几次推理得到的结果为准。

tensorRT

得到序列化后的tensorRT plan/engine文件后，使用

/usr/src/tensorrt/bin/trtexec --loadEngine=model_name.engine --dumpProfile

即可打印每层推理消耗的时间
此处终于发现，dgpu和jetson在某些layer上的表现完全不同，等待后续排查原因。

当然，网上也有相关的使用代码来打印时间的博客，后续有时间再更新。