大家好啊，我是董董灿。
今天介绍两个在做神经网络性能优化中，非常非常重要的概念——吞吐和延时。
其实不光在做神经网络性能优化时会用到，在计算机网络的性能调优时，这两个概念也会被反复提到，可见其重要性。
很多同学对这两个概念的最大误区，大概都集中在：高吞吐就等于低延时，低吞吐就等于高延时。这样理解是有问题的。
下面介绍这两个概念，帮助大家更深入的理解其区别。
吞吐
吞吐或吞吐量（Throughput）：完成一个特定任务的速率（The Rate of completing a specific action），也可以理解为在单位时间内完成的任务量。
对于计算机网络而言，吞吐量的衡量单位一般是 bits / second 或者 Bytes / second。举个例子，如果说一条数据通路的吞吐量是 40Gbps，那么意味着，如果你往这个数据通路中注入40Gb 的数据量，那么它可以在1秒内流过这条数据通路。
对于神经网络而言，我们可以把吞吐量的衡量设置为每秒处理的图片数量（如果是图像任务）或语音数量（如果是NLP任务）。
延时
延时（Latency）：完成一个任务所花费的时间（The time taken to complete an action）。举个例子，如果我用我的电脑去 ping 一个网站，从我发送这条 ping 指令（数据包）开始，一直到这条 ping 指令到达对方服务器的时间，就可以理解为延时。
ping 百度的延时。一般在打游戏时，都会关注延时，如果延时太高，玩游戏就会很卡，同样，ping 百度也是很多开发人员喜欢的用来测试网络环境的手段。你是不是也喜欢在测试网络的时候，试试能否打开百度呢？
那么，吞吐量和延时这两者有什么关系呢？是不是意味着，高的吞吐量就会有低的延时？延时增加总是会导致吞吐量减少？
一个例子
我们看一个ATM（Automatic Teller Machine）机取款的例子。
假设银行里有一台ATM机，平均下来它基本会花费1分钟将钱吐出来送给客户（包括插卡、输密码等步骤，这里不考虑个人差异等因素）。这就意味着，如果我排着队轮到我使用这台ATM机取钱，我可以预见的是，1分钟的时间，我就可以拿到钱并且离开ATM机。
换句话说，这台ATM机的延时是1分钟（或者60秒，或者60000毫秒）。那么吞吐量呢？吞吐量是1/60个人每秒。也就是说，如果存在 1/60个人去取钱的话，那么ATM机每秒能接待的客户是1/60个。
这是很简单的数学计算。所以，吞吐量 = 1 / 延时 ？对么？
如果ATM机突然进行了升级，从之前平均1分钟可以接待一个客户，到升级后平均30秒就可以接待一个客户。那么此刻的ATM机的延时是多少？没错，是30秒。那么吞吐量呢？30秒可以接待1个客户，一分钟可以接待两个，吞吐量翻倍了。
延时减半，吞吐量翻倍。看起来很符合上面的公式。
我们继续。
银行为了应对更多的客户取钱需求，在原来仅有的ATM机旁又安装了一台新的ATM机，我们假设这两天ATM机都是未升级前的。也就是一台机器平均1分钟可以接待一名客户。
那么我去取钱，从我占据一台ATM机，到取出钱来，还是会花费1分钟，也就是延时是1分钟。那么此时的吞吐量呢？两天ATM机可以同时一起工作，也就是1分钟可以处理两名客户。吞吐量为2个人/分钟，或者2/60个人每秒。
和只有一台ATM机的时候相比，延时没有变，一个客户取一次钱，都是需要花费1分钟，但是整个ATM机的吞吐量却增加了一倍。
吞吐量的增加，和延时没有关系！
这个例子很清晰的可以说明这个问题。
所以，对于吞吐量，我们可以理解为，一个系统可以并行处理的任务量。而延时，指一个系统串行处理一个任务时所花费的时间。
对应到神经网络性能优化这个场景下。神经网络的吞吐量，就是每秒中可以处理的图片数量，或者语音数量。
这与模型本身的性能有关，也与实际完成计算的硬件资源有关。比如两个GPU可以并行独立完成，其吐吞量一般要比单个 GPU 高。
搞神经网络训练的人，都喜欢堆显卡，就是为了提高整体系统吐吞量，毕竟训练一个模型，需要处理海量的数据。
搞神经网络推理的人，都喜欢做性能优化，为了提高整个模型在有限硬件资源下的速度。毕竟，2秒完成一张图片的识别会让人忍受不了，而1ms的时间，大部分人会感受不到卡顿。
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