- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Почему вывод YOLOv5 на AWS EC2 p3.2xlarge медленнее, чем на локальной RTX 3090?
- 1. Различия в архитектуре GPU
- 2. Задержка ввода-вывода и сетевые ограничения
- 3. Параметры конфигурации и оптимизации ПО
- 4. Железо и термовидимость
- 5. Общий пиковый и фоновый трафик
- Заключение
Вопрос или проблема
Я запустил экземпляр EC2 на AWS с возможностями вычислений с ускорением GPU, а именно экземпляр p3.2xlarge. Технические характеристики экземпляра следующие:
- GPU: 1
- vCPU: 8
- Оперативная память: 61 GiB
- Память GPU: 16 GiB
- Выделенная полоса пропускания EBS: 1.5 Gbps
- Сетевая производительность: до 10 Gbps
На этом экземпляре EC2 p3.2xlarge я запускаю проект по обнаружению объектов на основе YOLOv5. По моим тестам я заметил, что производительность вывода YOLOv5 на экземпляре EC2 медленнее, чем на моей локальной машине с RTX 3090 и Intel 10900K. Например, с YOLOv5n я достигаю частоты кадров при выводе 111.87 на экземпляре EC2, по сравнению с 205.58 FPS на моем локальном компьютере с RTX 3090.
Это различие в производительности удивительно, так как я ожидал, что p3.2xlarge будет работать лучше. Могли бы объяснить, почему скорость вывода может быть медленнее, кто-то, кто знаком с экземплярами GPU AWS EC2? Заранее спасибо.
Я настроил проект обнаружения объектов YOLOv5 на экземпляре AWS EC2 p3.2xlarge, ожидая, что он будет работать быстрее, чем моя локальная система RTX 3090. Учитывая характеристики GPU и другие параметры p3.2xlarge, я ожидал более высокую частоту кадров при выводе. Тем не менее, фактический результат оказался медленнее: 111.87 FPS на экземпляре EC2 по сравнению с 205.58 FPS на локальном RTX 3090. Я пытаюсь понять, почему экземпляр EC2 работал хуже, чем я ожидал.
Ответ или решение
Почему вывод YOLOv5 на AWS EC2 p3.2xlarge медленнее, чем на локальной RTX 3090?
Недостаточная производительность вывода YOLOv5 на экземпляре AWS EC2 p3.2xlarge по сравнению с локальной системой с RTX 3090 может быть вызвана несколькими факторами. Ниже рассматриваются наиболее вероятные причины этой разницы в производительности.
1. Различия в архитектуре GPU
Несмотря на то, что экземпляр p3.2xlarge имеет высокопроизводительный GPU в виде NVIDIA V100, который предназначен для задач глубокого обучения, RTX 3090 спроектирован для более широкой и специализированной работы с графикой и может предлагать значительно более высокую производительность в задаче ускоренного вывода инференса, особенно при использовании таких библиотек, как TensorRT, которые могут ускорить операции через оптимизацию на уровне графического процессора.
- NVIDIA V100: предоставляет отличную производительность для обучения моделей, однако может иметь некоторые ограничения в специфических сценариях, связанных с инференсом.
- RTX 3090: оптимизирован для высокоскоростного вывода и обработки игр, что может объяснять большую эффективность с YOLOv5.
2. Задержка ввода-вывода и сетевые ограничения
AWS EC2 экземпляры могут сталкиваться с проблемами сетевой задержки и ввода-вывода:
- Сетевые ограничения: Хотя экземпляры p3.2xlarge имеют сетевую производительность до 10 Gbps, фактические условия использования могут значительно варьироваться, особенно если осуществляется множество операций ввода-вывода. Если ваши данные взяты с удаленного хранилища (например, S3), это дополнительно увеличивает время реакции.
- Задержка в использовании EBS: Дедицированная пропускная способность EBS в 1.5 Gbps может создать узкое место, если вы интенсивно работаете с данными в памяти или осуществляете частое чтение/запись на диск.
3. Параметры конфигурации и оптимизации ПО
Отсутствие правильных параметров конфигурации на экземпляре AWS также может негативно сказаться на производительности:
- Запуск на разных версиях библиотек: Необходимо убедиться, что используемые версии CUDA, CuDNN и PyTorch на AWS инстансе оптимизированы для высокопроизводительного вывода.
- Настройки модели: Тайминг инференса может зависеть от всех настроек модели. Если YOLOv5 на EC2 настроен менее оптимально (например, без использования FP16), это может привести к снижению производительности.
4. Железо и термовидимость
На локальных системах вы имеете полный контроль над охлаждением и состоянием оборудования:
- Перегрев: Убедитесь, что AWS-инстанс не подвергается перегреву. Недостаточное охлаждение может влиять на скорость работы GPU и вызывать снижение частоты.
5. Общий пиковый и фоновый трафик
В условиях облачных вычислений, особенно в средах, где несколько заданий или экземпляров используются одновременно, ресурсы могут быть ограничены. Ваша задача может быть не единственной, использующей GPU, что влияет на доступный вам объем вычислительных ресурсов.
Заключение
Хотя EC2 p3.2xlarge предоставляет отличные характеристики для высокопроизводительных задач глубокого обучения, несколько факторов, включая архитектурные различия GPU, сетевые ограничения, параметры конфигурации и термическое управление, могут привести к медленному выводу YOLOv5 по сравнению с локальной RTX 3090. Для повышения производительности на AWS стоит проанализировать каждый из этих аспектов и, возможно, произвести соответствующие настройки или рассмотреть другие варианты инстанса для лучшей адаптации под конкретные задачи инференса.