openvino 多线程推理
OpenVINO支持多线程推理，可以通过以下步骤实现：
1. 启用OpenVINO多线程支持：可以在创建InferenceEngine实例时传递相应参数以启用多线程支持：
c++
InferenceEngine::Core ie;
ie.SetConfig({{InferenceEngine::PluginConfigParams::KEY_PERF_COUNT, InferenceEngine::PluginConfigParams::YES}});
ie.SetConfig({{InferenceEngine::PluginConfigParams::KEY_DYN_BATCH_ENABLED, InferenceEngine::PluginConfigParams::YES}});
ie.SetConfig({{InferenceEngine::PluginConfigParams::KEY_CPU_THREADS_NUM, "4"}});  设置CPU线程数为4
2. 设置模型输入数据格式：在多线程处理数据时，每个线程会处理不同的数据子集。因此，需要将模型输入数据划分为适当大小的子集，以充分利用多线程并行性。可以通过设置输入层的batch大小和分配给每个线程的batch大小来实现：
c++
int batch_size = ...;  原始batch大小
int num_threads = ...;  线程数
int thread_batch_size = batch_size / num_threads;  每个线程的batch大小
int num_batches = num_threads;  模型处理批次大小等于线程数
设置模型输入数据格式
InferenceEngine::TensorDesc input_desc = input_layer->getTensorDesc();
input_desc.setDims({batch_size, ...});  设置原始batch大小
BlockingDesc().setBlockDims({thread_batch_size, ...});  设置每个线程的batch大小
BlockingDesc().setOrder({0, 1, ...});  设置数据布局
3. 创建多线程处理函数：可以创建一个函数，该函数通过传递不同的数据子集来处理模型的多个线程。例如：
c++
void worker(int thread_id, const InferenceEngine::ExecutableNetwork& network, const InferenceEngine::BlobMap& input_blobs, const InferenceEngine::BlobMap& output_blobs, int batch_size, int thread_batch_size) {
    int start_idx = thread_id * thread_batch_size;
    int end_idx = start_idx + thread_batch_size;
    InferenceEngine::Blob::Ptr input_blob = input_blobs.at("input");
    InferenceEngine::Blob::Ptr output_blob = output_blobs.at("output");
    while (start_idx < batch_size) {
        将数据子集复制到输入blob中
        memcpy(input_blob->buffer().as<float*>() + start_idx * input_size, ...);
        执行推理
        InferenceEngine::InferRequest request = network.CreateInferRequest();
        request.SetInput("input", input_blob);
        request.SetOutput("output", output_blob);
        request.Infer();
        处理输出
        memcpy(..., output_blob->buffer().as<float*>() + start_idx * output_size);
        start_idx += num_threads * thread_batch_size;
    }php支持多线程吗
}
4. 创建多个线程并启动处理函数：可以创建多个线程，每个线程处理模型的不同数据子集。例如：
c++
InferenceEngine::ExecutableNetwork network = ...;  加载可执行的网络
InferenceEngine::BlobMap input_blobs = ...;  输入blob映射
InferenceEngine::BlobMap output_blobs = ...;  输出blob映射
int batch_size = ...;  原始batch大小
int num_threads = ...;  线程数
int thread_batch_size = batch_size / num_threads;  每个线程的batch大小
std::vector<std::thread> threads;
for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
    place_back(std::bind(worker, i, network, input_blobs, output_blobs, batch_size, thread_batch_size));
}
for (auto& t : threads) {
    t.join();
}
多线程推理能够显著提高推理性能，并充分利用现代多核处理器的计算能力。但是，为了实现正确的多线程推理，需要小心处理数据划分和同步问题。特别是在模型具有大量参数
和多层的情况下，需要采用适当的线程数和数据划分策略，以充分利用多线程并行性，同时避免过度线程通信和同步开销。

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