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CompiledModel API 업계 기준치
LiteRT 벤치마크 도구는 다음 중요한 성능 측정항목의 통계를 측정하고 계산합니다.
초기화 시간
준비 상태의 추론 시간
안정 상태의 추론 시간
초기화 시간 동안의 메모리 사용량
전체 메모리 사용량
CompiledModel 벤치마크 도구는 C++ 바이너리 benchmark_model로 제공됩니다. GPU 가속이 사용 설정된 Android, Linux, macOS, Windows, 삽입된 기기에서 셸 명령줄로 이 도구를 실행할 수 있습니다.
사전 빌드된 벤치마크 바이너리 다운로드
다음 링크를 따라 야간 빌드 미리 빌드 명령줄 바이너리를 다운로드합니다.
소스에서 벤치마크 바이너리 빌드
소스 에서 벤치마크 바이너리를 빌드할 수 있습니다.
bazel build -c opt //litert/tools:benchmark_model
Android NDK 도구 모음으로 빌드하려면 먼저 이 가이드 에 따라 빌드 환경을 설정하거나 이 가이드 에 설명된 대로 Docker 이미지를 사용해야 합니다.
bazel build -c opt --config= android_arm64 \
//litert/tools:benchmark_model
참고: 벤치마킹을 위해 Android 기기에 바이너리를 직접 푸시하고 실행하는 것은 유효한 접근 방식이지만 실제 Android 앱 내에서 실행하는 것과 비교할 때 성능에 미묘한 (하지만 관찰 가능한) 차이가 발생할 수 있습니다. 특히 Android의 스케줄러는 스레드 및 프로세스 우선순위에 따라 동작을 조정하는데, 이는 포그라운드 활동 또는 애플리케이션과 adb shell ...를 사용하여 실행되는 일반 백그라운드 바이너리 간에 차이가 있습니다. 이 맞춤 동작은 LiteRT로 멀티 스레드 CPU 실행을 사용 설정할 때 가장 분명하게 드러납니다.
따라서 성능 측정에는 Android 벤치마크 앱이 선호됩니다.
벤치마크 실행
벤치마크를 실행하려면 셸에서 바이너리를 실행합니다.
path/to/downloaded_or_built/benchmark_model \
--graph= your_model.tflite \
--num_threads= 4
더 많은 매개변수 옵션은 benchmark_model 의 소스 코드에서 확인할 수 있습니다.
GPU 가속 벤치마크
이러한 사전 빌드된 바이너리에는 LiteRT GPU 가속기가 포함됩니다. Kubernetes는
Android: OpenCL
Linux: OpenCL 및 WebGPU (Vulkan으로 지원)
macOS: Metal
Windows: WebGPU (Direct3D 지원)
참고: 기기에서 지원하는 경우 OpenCL이 사용되고, 그렇지 않으면 WebGPU가 사용됩니다.
GPU 가속기를 사용하려면 --use_gpu=true 플래그를 전달합니다.
프로필 모델 작업
벤치마크 모델 바이너리를 사용하면 모델 작업을 프로파일링하고 각 연산자의 실행 시간을 확인할 수도 있습니다. 이렇게 하려면 호출 중에 --use_profiler=true 플래그를 benchmark_model에 전달합니다.
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최종 업데이트: 2026-04-14(UTC)
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