深度学习模型intel与arm部署性能分析，intel和arm cpu上cnn计算速度差距分析。 -凯发k8官方网

深度学习模型部署性能分析，intel和arm cpu上cnn计算速度差距分析。

• • 一、 模型部署cpu性能分析
  • • 1.1 开发阶段cpu—intel x86架构
    • 1.2 测试阶段cpu—arm架构
    • 1.3 模型出现性能偏差的分析
  • 二、intel v.s. arm cpu各项性能测试实验
  • • 2.1 多核多个intel cpu测试
    • • 结论与现象分析
    • 2.2 纯单核心cpu计算性能测试
  • 三、补充支撑材料
  • • 3.1 参考资料
    • 3.2 测试小技巧

前言：一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多gpu分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个gpu机器甚至嵌入式平台（比如 nvidia jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如caffe，tensorflow等。由于训练的网络模型可能会很大（比如

总结

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