ハードウェア性能比較（Hardware_Performance）

AI/ML
ハードウェア性能比較（Hardware_Performance）

ハードウェア性能比較（Hardware_Performance）

YOLO系のCNNモデル実行時における異なるハードウェア構成の性能を比較するためのJupyter Notebookリポジトリ。実行環境ごとのFPS、レイテンシ、リソース使用率などを計測し、モデル推論のボトルネックと最適化点を見つけるための簡易ベンチマークツールを提供します。教育目的や環境評価、導入前の性能検証に役立つ構成です。（約300字）

https://github.com/HasenMuhammad/Hardware_Performance

概要

このリポジトリは、YOLO（You Only Look Once）系のCNNモデルを用いて、異なるハードウェア構成での推論性能を比較するためのJupyter Notebookを提供します。ノートブックは異なるデバイス（CPU／GPU）や設定（バッチサイズ、入力解像度、精度設定など）での実行に対してFPSやレイテンシ、メモリ使用率といった指標を測定し、ハードウェアの適合性やボトルネックを評価することを目的としています。軽量で使いやすく、実運用前の性能検証や教育用途に向きます。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • YOLO系CNNの推論性能（FPS／レイテンシ）を簡単に計測・比較できるノートブック
  • 異なるハードウェア構成（CPU/GPU）や基本的なパラメータの切り替えに対応
  • 実行結果を可視化して比較しやすい形式で出力
  • シンプルな構成で導入が容易、学習／評価用途に適合

技術的なポイント

このプロジェクトはJupyter Notebookベースで、主に推論ベンチマークに焦点を当てています。一般的にこうしたノートブックでは、モデルのロード（PyTorch/TensorFlow/ONNXなど）、入力データの準備（ダミー入力や実画像）、前処理と後処理、測定ルーチン（ウォームアップ後の反復計測）、およびリソース計測（GPUメモリ、CPU使用率、サンプルあたりの処理時間）を組み合わせます。YOLOモデル特有の処理としては、入力解像度の変更やアンカーボックスの扱い、NMS（非最大抑制）の有無・設定が結果に影響します。さらに、FP16（半精度）とFP32（単精度）の比較や、バッチサイズを増やした際のスループット変化、IOや前処理がボトルネックになるかの判定も重要な観点です。本リポジトリは簡潔な実装でこれらの主要指標を取得し、複数環境の比較を容易にすることで、ハードウェア選定や運用設計の初期検討に貢献します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Compare_Model_Performance_On_Different_Hardware.ipynb: file
  • README.md: file

まとめ

YOLO推論のハードウェア比較を手軽に行えるシンプルなベンチマークノートブックです。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Hardware_Performance

Comparing Hardware Performance CNNs model I made a Jupyter Notebook to help me test the performance of different hardware configurations while running YOLO models. This notebook lets me evaluate and compare performance across different hardware setups. This notebook gives you a simple and useful way to check how well various systems can handle YOLO workloads. …