要想获得解决方案，首先需要了解原理。为向大家更直观地描述深度学习显卡推理的完整过程，画了一张精简的图如下：

结合个人经验，总结如下：

1. 深度学习推理算法（GPU）并非全部在GPU上执行，图像拷贝、Resize等操作均是由CPU处理。由于主板内存和显卡内存物理上独立且无法转换（无法使用虚拟内存技术将硬盘内存转换为显存），因此图像数据需要先从内存上传到显存，经过CUDA并行推理后，再从显存下载到内存（才能被后续模块处理或显示）。
2. 在算法平台中看到的输入图像和输出图像（概率缺陷图等）都是主板内存中的图像。
3. 当显卡利用率不高时，耗时波动瓶颈在CPU对图像的预处理操作，以及图像上传、下载。因此，可以通过提升CPU来减少耗时波动。
4. 当显卡利用率不高时，耗时瓶颈在显卡的运行频率。因此，可以通过超频工具锁频处理来减少耗时。超频工具可以网上下载或联系区域技术人员获取。
5. 显卡属于硬件设备，因此也有节能设置。显卡驱动每隔一段时间会检测GPU是否被调用，当检测到GPU一段时间内都没有被调用，GPU就会进入休眠状态，此时若有进程调用GPU，则显卡会从休眠状态进入运行状态，唤醒过程存在一定延时。因此，当设备待机一段时间再次运行时，深度学习算法耗时会突然变长，就是由于显卡休眠导致的。因此，可以通过设置显卡高性能模式，以及调用AwakenGpuTool.exe（针对算子SDK开发客户，VM平台会自动调用该工具）来保证显卡始终被唤醒。
   AwakenGpuTool.exe工具路径如下：