El mundo de la inteligencia artificial está creciendo a un ritmo sin precedentes, y con él surge la necesidad de herramientas integrales de evaluación comparativa que puedan proporcionar información sobre el rendimiento de varios motores de inferencia en diferentes plataformas de hardware. El Benchmark de inferencia de IA Procyon de UL para Windows es una adición emocionante a nuestro laboratorio. Diseñado para profesionales de la tecnología, este punto de referencia sin duda revolucionará la forma en que analizamos y presentamos los datos de rendimiento del hardware.
El mundo de la inteligencia artificial está creciendo a un ritmo sin precedentes, y con él surge la necesidad de herramientas integrales de evaluación comparativa que puedan proporcionar información sobre el rendimiento de varios motores de inferencia en diferentes plataformas de hardware. El Benchmark de inferencia de IA Procyon de UL para Windows es una adición emocionante a nuestro laboratorio. Diseñado para profesionales de la tecnología, este punto de referencia sin duda revolucionará la forma en que analizamos y presentamos los datos de rendimiento del hardware.
Punto de referencia de inferencia de IA Procyon de UL
El UL Procyon AI Inference Benchmark para Windows es una poderosa herramienta diseñada específicamente para entusiastas y profesionales del hardware que evalúan el rendimiento de varios motores de inferencia de IA en hardware dispar dentro de un entorno de Windows.
Con esta herramienta de referencia en nuestro laboratorio, podemos proporcionar a nuestros lectores información y resultados de referencia para ayudarlos a tomar decisiones basadas en datos al elegir un motor que ofrezca un rendimiento óptimo en sus configuraciones de hardware específicas.
Con una variedad de motores de inferencia de IA de proveedores de primer nivel, el UL Procyon AI Inference Benchmark satisface un amplio espectro de configuraciones y requisitos de hardware. El puntaje de referencia proporciona un resumen conveniente y estandarizado del rendimiento de inferencia en el dispositivo. Esto nos permite comparar y contrastar diferentes configuraciones de hardware en situaciones del mundo real sin necesidad de soluciones internas.
En el mundo de las revisiones de hardware, UL Procyon AI Inference Benchmark para Windows es un punto de inflexión. Al optimizar el proceso de medición del rendimiento de la IA, este punto de referencia permite a los revisores y usuarios tomar decisiones informadas al seleccionar y optimizar el hardware para las aplicaciones impulsadas por la IA. El enfoque del punto de referencia en la evaluación práctica del rendimiento garantiza que los entusiastas del hardware puedan comprender verdaderamente las capacidades de sus sistemas y aprovechar al máximo sus proyectos de IA.
Características Principales
- Pruebas basadas en tareas comunes de visión artificial utilizando redes neuronales de última generación
- Mida el rendimiento de la inferencia con la CPU, la GPU o los aceleradores de IA dedicados
- Comparación con NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Qualcomm SNPE y Microsoft Windows ML
- Verificar la implementación y compatibilidad del motor de inferencia
- Optimizar controladores para aceleradores de hardware
- Compare el rendimiento de modelos optimizados con números flotantes y enteros
- Fácil de configurar y usar a través de la línea de comandos o la aplicación UL Procyon
Evaluación comparativa de inferencia de IA Procyon de UL: modelos de redes neuronales
UL Procyon AI Inference Benchmark incorpora una diversa gama de modelos de redes neuronales, incluidos MobileNet V3, Inception V4, YOLO V3, DeepLab V3, Real-ESRGAN y ResNet 50. Estos modelos cubren diversas tareas, como clasificación de imágenes, detección de objetos, semántica segmentación de imágenes y reconstrucción de imágenes de súper resolución. La inclusión de versiones optimizadas para números enteros y flotantes de cada modelo permite una fácil comparación entre diferentes modelos.
- MobileNet V3 es un modelo compacto de reconocimiento visual diseñado específicamente para dispositivos móviles. Sobresale en las tareas de clasificación de imágenes, identificando el tema principal de una imagen generando una lista de probabilidades para el contenido de la imagen.
- Inception V4 es un modelo de última generación para tareas de clasificación de imágenes. Es un modelo más amplio y profundo en comparación con MobileNet, diseñado para una mayor precisión. Al igual que MobileNet, identifica el tema de una imagen y genera una lista de probabilidades para el contenido detectado.
- YOLO V3, que significa You Only Look Once, es un modelo de detección de objetos. Su objetivo principal es identificar la ubicación de los objetos en una imagen. YOLO V3 genera cuadros delimitadores alrededor de los objetos detectados y proporciona probabilidades para la confianza de cada detección.
- DeepLab V3 es un modelo de segmentación de imágenes que se enfoca en agrupar píxeles en una imagen que pertenece a la misma clase de objeto. Esta técnica de segmentación semántica de imágenes etiqueta cada región de la imagen según la clase de objeto a la que pertenece.
- Real-ESRGAN es un modelo de súper resolución entrenado en datos sintéticos. Se especializa en aumentar la resolución de una imagen mediante la reconstrucción de una imagen de mayor resolución a partir de una contraparte de menor resolución. En el punto de referencia, mejora una imagen de 250 × 250 a una imagen de 1000 × 1000.
- ResNet 50 es un modelo de clasificación de imágenes que introdujo el novedoso concepto de bloques residuales, lo que permite el entrenamiento de redes neuronales más profundas que antes. Identifica el sujeto de una imagen y genera una lista de probabilidades para el contenido detectado.
Para facilitar la comparación entre diferentes tipos de modelos, el UL Procyon AI Inference Benchmark incluye versiones de cada modelo optimizadas con números enteros y flotantes. Esto permite a los usuarios evaluar y comparar el rendimiento de cada modelo en hardware compatible, lo que garantiza una comprensión integral de las capacidades de su sistema.
Esto se ejecutó en nuestro HP Z8 Fury G5 con cuatro GPU NVIDIA A6000. No ejecutará Crysis, pero puede ejecutar Crysis 2 Z8G5F180_2023-04-25_12-12-44_AITensorRT
Implicaciones futuras
Esperamos con ansias el impacto positivo que tendrá el UL Procyon AI Inference Benchmark en la presentación de StorageReview.com de nuevas GPU y CPU en los próximos años. Teniendo en cuenta la sólida experiencia de la industria de UL en el espacio de evaluación comparativa, esta evaluación comparativa ayudará a nuestro equipo a evaluar y presentar el rendimiento general de IA de varias implementaciones de motores de inferencia en varios hardware de manera más eficiente.
Además, las métricas detalladas proporcionadas por el punto de referencia, como los tiempos de inferencia, permitirán una comprensión más profunda y granular de las nuevas capacidades y la evolución del hardware. El valor de la estandarización que aporta este punto de referencia también garantiza la coherencia al comparar el rendimiento de la IA en diferentes configuraciones de hardware internamente y entre nuestros amigos de la industria.
Pensamientos de cierre
UL Procyon AI Inference Benchmark para Windows es una herramienta nueva y notable que promete cambiar las reglas del juego en la evaluación y presentación de datos de rendimiento de hardware. Con una gran cantidad de funciones y una amplia gama de modelos de redes neuronales, este punto de referencia sin duda servirá como un activo invaluable para los profesionales de la tecnología, proporcionando datos valiosos para tomar decisiones bien informadas y optimizar la selección de hardware para aplicaciones basadas en IA.
A medida que integramos este punto de referencia en nuestro laboratorio, estamos encantados de explorar las muchas formas en que mejorará nuestro análisis y presentación de CPU, GPU y servidores de vanguardia en el futuro. Esto nos acercará más a los componentes de hardware clave en su entorno natural, lo que nos permitirá ofrecer más resultados de "soluciones" a la industria.
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