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GCRN AX650 性能报告

模型概况

项目 数值
模型 GCRN 语音增强(4 秒固定输入)
输入/输出 [1, 2, 401, 161] float32
计算量 9.80 GMACs
量化 U16(LSTM/Pow/Sqrt/Div/conv_bias FP32)
ONNX 大小 38 MB
AXMODEL 大小 27.6 MB

精度(ONNX vs AXMODEL,8 个样本)

指标 mean ± std
cosine_similarity 0.99922 ± 0.00039(min 0.99850)
MAE 0.00888 ± 0.00066
max_abs_diff 1.37 ± 0.87
增强波形 cosine(首样本) 0.99974

板端延迟(AX650N,NPU3 三核)

测试音频 9.77 秒(156302 样本,4 个 4 秒分块 + 尾部)。

语言 处理总耗时 RTF
Python(axengine) 0.28 s 0.0287
C++(axengine) ~28 s(含直接 DFT 预处理) 2.9

说明:

  • Python RTF 0.029 为完整链路(STFT + NPU + ISTFT + 拼接),NPU 单模型推理约 0.064 s/块;
  • C++ 耗时主要花在 320 点直接 DFT(每块 401×161×320 复数乘加),若接入 FFT 库可降到亚秒级;
  • 板端内存占用:模型 + 双 SDK 运行峰值 < 512 MB(板总内存 3.4 GB)。

编译信息

  • Pulsar2 镜像:pulsar2:7.0-lite
  • 目标:AX650 / NPU3;highest_mix_precision=false
  • 编译耗时:约 1 小时 51 分(LSTM 展开约 30 万算子)