CPU:J4125相册未调用GPU识别特别慢

dk110110

我使用cpu为j4125，相册的人脸和智能识别特别慢，一个小时识别200张左右，我看识别是没有调用GPU的，是不是飞牛到现在还没适配J4125的GPU啊？ 不知道是我的问题，还是都这样

飞牛产品同学

感谢反馈，这个我们跟进一下

dk110110

之前安装黑群晖挺火的Qnas都是用的这个cpu，用着cpu的人群是挺多，麻烦适配一下，这样黑群晖转飞牛的就更多了

yuanshi

刚迁移过来，ai相册预计要十几天才能完成，gpu使用率为0。j4125这个u太多了，现在还没适配吗

青衫白发又

我的也是4125，一样的慢，一天2000张，照这个速度一个月都弄不完我的相册。。。。。。无语。之前测试的时候用家里的老电脑3470T，一晚上就弄好，那个还显示调用gpu失败。这个开gpu成功，结果慢得要死

gdh

j3160直接调用gpu失败

自由的钢铁

我也是J4125 AI人脸识别根本用不了，一开就必死机。黑群晖上可以正常识别使用。

一叶知_a3Vyz

我的J4125相册显示调用GPU成功，就是GPU利用率一直是0，偶尔跳一下2%，感觉GPU就没有干活。

zhhy1401

我发现在进行ai识别时，只有当cpu利用率到70%时候，j4125核显再会被调用，当cpu使用降低后，核显利用率就降到0，是不是能以设置ai识别时，gpu优先？

Loong_TJ3Zt

我的j4125 一样.

Loong_TJ3Zt

针对Intel GPU，我将检查以下关键日志，这比检查NVIDIA日志更具针对性：

1. 系统/clinfo.log: 这是检查Intel
   GPU计算能力（通过OpenCL）的最核心日志。如果这个文件显示有问题，那么上层应用基本不可能使用GPU进行AI计算。
2. 系统/vainfo.log: 这个日志用于检查Intel GPU的视频硬件加速能力。虽然不直接关系到AI计算，但也能反映驱动是否正常工作。
3. 内置服务/gpu_verify.log: 查看内置的GPU验证服务是否发现了Intel GPU并成功通过验证。
4. 内置服务/ai_manager/com.trim.img2vec/app.log: 查看图像识别服务（很可能是img2vec）在启动时是否有加载GPU设备失败并回退到CPU的记录。

现在，我将开始执行分析。

首先，我将检查最关键的 clinfo.log 文件。
╭──────────────────────────────╮
** ✔ ReadFile 系统\clinfo.log **
╰──────────────────────────────╯
✦ clinfo.log 的输出很有意思。它表明系统已经成功识别了Intel GPU：

• 平台 (Platform): Intel(R) OpenCL Graphics (已找到)
• 设备 (Device): Intel(R) UHD Graphics 600 (已找到)
• 设备可用 (Device Available): Yes

这说明底层的OpenCL驱动是正常工作的。这**了“驱动未安装”的初始猜想。

那么，既然驱动正常，为什么应用还是没用上GPU呢？问题很可能出在应用层面。

下一步，我们来看看系统内置的GPU验证服务 (gpu_verify.log)
的报告。这会告诉我们，应用程序在尝试使用这个已被识别的GPU时，是否遇到了问题。我现在就来检查这个文件。
╭──────────────────────────────────────╮
** ✔ ReadFile 内置服务\gpu_verify.log **
╰──────────────────────────────────────╯
✦ gpu_verify.log 的内容很有启发性。

日志显示系统尝试执行了针对Intel GPU的检查：

1 [08 09:48:40.729] [warning] [92343] [PERF]Slow request, req id:d09549db7124760b, method:com.trim.gpu_verify.checkOpenvinoGpu,
cost:1231

• method:com.trim.gpu_verify.checkOpenvinoGpu: 这清楚地表明，验证程序正在调用 checkOpenvinoGpu 函数，这是专门用于检查Intel
  GPU（通过OpenVINO工具套件）的正确流程。
• [warning] ... Slow request: 警告信息是“慢速请求”。这暗示检查过程可能没有顺利完成，或者超时了。关键在于，日志中没有出现验证成功的记录。

综合目前的信息：

1. 底层驱动（OpenCL）是好的。
2. 上层的GPU验证服务 (gpu_verify) 尝试去检查GPU，但过程缓慢且没有成功日志。

这让我们离真相更近了一步。现在，我们需要看一看最终执行图像识别的服务——img2vec——在启动时到底发生了什么。它的日志会直接告诉我们，它最终选
择了GPU还是CPU。

我将检查 内置服务/ai_manager/com.trim.img2vec/app.log。
╭────────────────────────────────────────────────╮
** ✔ ReadFile 内置服务\com.trim.img2vec\app.log **
╰────────────────────────────────────────────────╯
✦ 好的，img2vec/app.log 的内容为我们提供了最终的、决定性的答案。

结论：相册识别没有调用GPU，是因为 img2vec 服务被明确配置为仅使用CPU模式运行。

这不是一个硬件或驱动的“故障”，而是一个软件层面的“配置”问题。

证据如下，来自您提供的 img2vec/app.log 文件：

1. 明确的设备配置:

1 [07-14 16:29:51.510] [info] device:CPU
日志的第一行就清楚地记录了服务启动时使用的设备是 CPU。

2. 模型格式与路径:

1 [07-14 16:29:51.510] [info] model_format:ONNX
2 [07-14 16:29:51.510] [info] onnx_model:/vol1/@sysappmeta/ai-manager/models/img2vec-medium-model-1.0.0/img2vec.onnx​服务被配置为加载一个 .onnx 格式的模型。ONNX是一个通用的模型格式，可以直接在CPU上运行。

3. 缺失的OpenVINO配置:

1 [07-14 16:29:51.510] [info] openvino_model:
2 [07-14 16:29:51.510] [info] openvino_weights:
3 [07-14 16:29:51.510] [info] openvino_cache_dir:
这三行是关键中的关键。要让Intel
GPU执行AI计算，通常需要使用Intel的OpenVINO工具套件。这里的日志显示，所有与OpenVINO相关的配置项（模型路径、权重路径等）全部为空。

总结整个调查过程：

• 我们首先确认了系统底层驱动（OpenCL）正确识别了您的Intel UHD 600 GPU。
• 然后我们发现系统的GPU验证服务在检查时可能遇到了问题（慢速请求），暗示了配置层面的异常。
• 最后，img2vec 服务的日志证实，它被设置为加载一个通用的ONNX模型并在CPU上运行，完全没有配置和调用OpenVINO GPU加速路径。

因此，相册识别服务从设计上就被指定在CPU上工作。要启用GPU加速，需要修改该服务的配置，为其提供OpenVINO格式的模型和正确的设备参数（即，将
device:CPU 修改为指向GPU的配置）。

Loong_TJ3Zt

结论：相册识别没有调用GPU，是因为 img2vec 服务被明确配置为仅使用CPU模式运行

极星碎心

刚装了一台J4125，相册也是贼慢，无论是人脸还是智能识别，都没有调用GPU