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C++ Serving vs TensorFlow Serving 性能对比

1. 测试环境和说明

1. GPU型号：Tesla P4(7611 Mib)
2. Cuda版本：11.0
3. 模型：ResNet_v2_50
4. 为了测试异步合并batch的效果，测试数据中batch=1
5. 使用的测试代码和使用的数据集
6. 下图中蓝色是C++ Serving，灰色为TF-Serving。
7. 折线图为QPS，数值越大表示每秒钟处理的请求数量越大，性能就越好。
8. 柱状图为平均处理时延，数值越大表示单个请求处理时间越长，性能就越差。

2. 同步模式

均使用同步模式，默认参数配置。

可以看出同步模型默认参数配置情况下，C++Serving QPS和平均时延指标均优于TF-Serving。

client_num	model_name	qps(samples/s)	mean(ms)	model_name	qps(samples/s)	mean(ms)
10	pd-serving	111.336	89.787	tf-serving	84.632	118.13
30	pd-serving	165.928	180.761	tf-serving	106.572	281.473
50	pd-serving	207.244	241.211	tf-serving	80.002	624.959
70	pd-serving	214.769	325.894	tf-serving	105.17	665.561
100	pd-serving	235.405	424.759	tf-serving	93.664	1067.619
150	pd-serving	239.114	627.279	tf-serving	86.312	1737.848

3. 异步模式

均使用异步模式，最大batch=32，异步线程数=2。

可以看出异步模式情况下，两者性能接近，但当Client端并发数达到70的时候，TF-Serving服务直接超时，而C++Serving能够正常返回结果。

同时，对比同步和异步模式可以看出，异步模式在请求batch数较小时，通过合并batch能够有效提高QPS和平均处理时延。

client_num	model_name	qps(samples/s)	mean(ms)	model_name	qps(samples/s)	mean(ms)
10	pd-serving	130.631	76.502	tf-serving	172.64	57.916
30	pd-serving	201.062	149.168	tf-serving	241.669	124.128
50	pd-serving	286.01	174.764	tf-serving	278.744	179.367
70	pd-serving	313.58	223.187	tf-serving	298.241	234.7
100	pd-serving	323.369	309.208	tf-serving	0	∞
150	pd-serving	328.248	456.933	tf-serving	0	∞