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PL/SQL Challenge 每日一题:2016-12-28 布尔型变量

时间: 2025-08-07 18:11:16 浏览: 203
### 提高RK3588芯片上NPU占用率的方法 为了有效提高RK3588芯片上的NPU占用率,在多线程异步环境中,可以通过以下几个方面来实现: #### 创建和管理多个线程 在C++程序中,使用标准库中的`<thread>`头文件可以轻松创建和管理多个线程。每个线程负责一部分数据的预处理或模型推理工作,这样可以在硬件层面充分利用NPU资源。 ```cpp #include <thread> #include <vector> void process_data_chunk(int chunk_id) { // 这里放置具体的NPU调用逻辑 } int main() { const int num_threads = 8; // 假设我们想要启动8个线程 std::vector<std::thread> threads; for (int i = 0; i < num_threads; ++i) { threads.emplace_back(process_data_chunk, i); } for (auto& th : threads) { if(th.joinable()) th.join(); } } ```
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请根据我提供的代码,直接输出优化后的代码:import fastdeploy as fd import cv2 import numpy as np import time import threading from queue import Queue # -----------------配置参数------------------ RTSP_URL = "rtsp://admin:jd888888.@49.7.214.81:9018/video2" MODEL_PATH = "./modal/picodet_s_416_coco_lcnet_rk3588.rknn" CONFIG_FILE = "./conf/picodet_infer_cfg.yml" INFERENCE_THREADS = 3 # 根据NPU核心数调整 QUEUE_SIZE = 4 # 控制内存占用 USE_GPU_PREPROCESS = False # 是否启用GPU预处理 # -----------------多线程队列------------------ frame_queue = Queue(maxsize=QUEUE_SIZE) result_queue = Queue(maxsize=QUEUE_SIZE * 2) # -----------------模型初始化------------------ def create_model(): runtime = fd.RuntimeOption() runtime.use_rknpu2() model = fd.vision.detection.PicoDet( MODEL_PATH, "", CONFIG_FILE, runtime_option=runtime, model_format=fd.ModelFormat.RKNN ) model.postprocessor.apply_decode_and_nms() return model # -----------------视频采集线程------------------ def capture_thread(): cap = cv2.VideoCapture(RTSP_URL) cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 3) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break if frame_queue.qsize() < QUEUE_SIZE: frame_queue.put((time.time(), frame)) cap.release() # -----------------推理线程------------------ def inference_thread(model): while True: timestamp, frame = frame_queue.get() # 硬件加速预处理 if USE_GPU_PREPROCESS: frame = fd.vision.cuda.cvtColor(frame, fd.vision.CVDT_COLOR_BGR2RGB) # 执行推理 try: result = model.predict(frame) result_queue.put((timestamp, frame, result)) except Exception as e: print(f"Inference error: {e}") # -----------------可视化线程------------------ def visualize_thread(): last_ts = 0 while True: ts, frame, result = result_queue.get() # 计算推理延迟 latency = time.time() - ts print(f"End-to-end latency: {latency:.2f}s | FPS: {1 / (ts - last_ts):.1f}" if

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