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本文记录了工业质检场景下YOLOv5模型在昇腾NPU平台的部署优化过程。针对传统部署方案中CPU成为性能瓶颈的问题,团队深入应用CANN架构的ACL接口,通过DVPP硬件单元实现图像预处理"卸载",并集成高性能NMS算子,将关键计算下沉到NPU侧。优化后,端到端延迟从78ms降至32ms,性能提升140%,NPU利用率从35%提升至92%,CPU占用率从250%降至20%,完美

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🏆 本文收录于 《YOLOv8实战:从入门到深度优化》,该专栏持续复现网络上各种热门内容(全网YOLO改进最全最新的专栏,质量分97分+,全网顶流),改进内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点、OBB检测)。且专栏会随订阅人数上升而涨价(毕竟不断更新),当前性价比极高,有一定的参考&学习价值,部分内容会基于现有的国内外顶尖人工智能AIGC等AI大模型技术总结改进而来,嘎嘎硬核。 ✨ 特惠福利

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