DS-CNN网络性能调测经验总结

代码链接：https://gitee.com/ascend/modelzoo/tree/master/contrib/TensorFlow/Research/speech/ds-cnn/ds-cnn_tf_huangjinsai

DSCNN网络在白银赛段的时候就发现运行的性能比GPU要慢很多倍，一直没找到原因所在

黄金赛段利用profiling工具终于找到原因

通过分析aicpu_0_1文件感觉AudioSpectrogram20210627111443_0这个算子Task执行时间有点长，但是不知道怎么去优化，所以提了一个issue：https://gitee.com/ascend/modelzoo/issues/I3YAEX

通过分析op_summary_0_1文件感觉MatMul和TransData算子时间也是需要很久，找不到好的优化方法。

也得到了回复目前正在解决中。

本来想放弃的时候，通过和测试的交流，他发现可能是数据处理的时候GPU和NPU存在差距，于是就修改了一下代码

start = time.time() #new add
train_summary, train_accuracy, cross_entropy_value, _, _ = sess.run(
            [
                merged_summaries, evaluation_step, cross_entropy_mean, train_step,
                increment_global_step
            ],
            feed_dict={
                fingerprint_input: train_fingerprints,
                ground_truth_input: train_ground_truth,
                learning_rate_input: learning_rate_value,
                dropout_prob: 1.0
            })
avg_time_per_step = (time.time() - start) # new add

只计算运行时候的性能，这样比一下NPU比GPU要快一点了

DS-CNN精度和性能调优数据：

最终感觉NPU和GPU的差异应该是在数据处理那一块。

整个过程中感觉遇到profiling的时候解析和导出数据需要权限才能导出，一开始没注意所以遇到了一些报错，也提了issue，期初以为是环境没装好，但是后来发现是权限问题，使用sudo后能正常在平台进行解析导出了。