Le monde de l'intelligence artificielle se développe à un rythme sans précédent, et avec lui le besoin d'outils d'analyse comparative complets qui peuvent fournir des informations sur les performances de divers moteurs d'inférence sur différentes plates-formes matérielles. L'UL Procyon AI Inference Benchmark pour Windows est un ajout passionnant à notre laboratoire. Conçu pour les professionnels de la technologie, ce benchmark révolutionnera sans aucun doute la façon dont nous analysons et présentons les données de performance du matériel.
Le monde de l'intelligence artificielle se développe à un rythme sans précédent, et avec lui le besoin d'outils d'analyse comparative complets qui peuvent fournir des informations sur les performances de divers moteurs d'inférence sur différentes plates-formes matérielles. L'UL Procyon AI Inference Benchmark pour Windows est un ajout passionnant à notre laboratoire. Conçu pour les professionnels de la technologie, ce benchmark révolutionnera sans aucun doute la façon dont nous analysons et présentons les données de performance du matériel.
Référence d'inférence UL Procyon AI
UL Procyon AI Inference Benchmark pour Windows est un outil puissant spécialement conçu pour les passionnés de matériel et les professionnels évaluant les performances de divers moteurs d'inférence IA sur du matériel disparate dans un environnement Windows.
Avec cet outil de référence dans notre laboratoire, nous pouvons fournir à nos lecteurs des informations et des résultats de référence pour les aider à prendre des décisions basées sur les données lors du choix d'un moteur qui offre des performances optimales sur leurs configurations matérielles spécifiques.
Doté d'une gamme de moteurs d'inférence d'IA de fournisseurs de premier plan, le benchmark d'inférence d'IA d'UL Procyon répond à un large éventail de configurations et d'exigences matérielles. Le score de référence fournit un résumé pratique et standardisé des performances d'inférence sur l'appareil. Cela nous permet de comparer et de contraster différentes configurations matérielles dans des situations réelles sans nécessiter de solutions internes.
Dans le monde des revues de matériel, la référence d'inférence IA Procyon d'UL pour Windows change la donne. En rationalisant le processus de mesure des performances de l'IA, cette référence permet aux examinateurs et aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées lors de la sélection et de l'optimisation du matériel pour les applications pilotées par l'IA. L'accent mis par la référence sur l'évaluation pratique des performances garantit que les passionnés de matériel peuvent vraiment comprendre les capacités de leurs systèmes et tirer le meilleur parti de leurs projets d'IA.
Fonctionnalités clés
- Tests basés sur des tâches courantes de vision artificielle utilisant des réseaux de neurones de pointe
- Mesurez les performances d'inférence à l'aide du CPU, du GPU ou d'accélérateurs d'IA dédiés
- Benchmark avec NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Qualcomm SNPE et Microsoft Windows ML
- Vérifier la mise en œuvre et la compatibilité du moteur d'inférence
- Optimiser les pilotes pour les accélérateurs matériels
- Comparer les performances des modèles flottants et optimisés pour les nombres entiers
- Simple à configurer et à utiliser via l'application UL Procyon ou la ligne de commande
UL Procyon AI Inference Benchmark – Modèles de réseaux neuronaux
L'UL Procyon AI Inference Benchmark intègre un large éventail de modèles de réseaux neuronaux, notamment MobileNet V3, Inception V4, YOLO V3, DeepLab V3, Real-ESRGAN et ResNet 50. Ces modèles couvrent diverses tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets, la sémantique segmentation d'image et reconstruction d'image en super-résolution. L'inclusion de versions optimisées pour les nombres flottants et les nombres entiers de chaque modèle permet une comparaison facile entre différents modèles.
- MobileNet V3 est un modèle de reconnaissance visuelle compact spécialement conçu pour les appareils mobiles. Il excelle dans les tâches de classification d'images, identifiant le sujet principal d'une image en produisant une liste de probabilités pour le contenu de l'image.
- Inception V4 est un modèle de pointe pour les tâches de classification d'images. Il s'agit d'un modèle plus large et plus profond par rapport à MobileNet, conçu pour une plus grande précision. Comme MobileNet, il identifie le sujet d'une image et génère une liste de probabilités pour le contenu détecté.
- YOLO V3, qui signifie You Only Look Once, est un modèle de détection d'objet. Son objectif principal est d'identifier l'emplacement des objets dans une image. YOLO V3 génère des cadres de délimitation autour des objets détectés et fournit des probabilités pour la confiance de chaque détection.
- DeepLab V3 est un modèle de segmentation d'image qui se concentre sur le regroupement de pixels dans une image appartenant à la même classe d'objets. Cette technique de segmentation sémantique d'image étiquette chaque région de l'image en fonction de la classe d'objets à laquelle elle appartient.
- Real-ESRGAN est un modèle de super-résolution formé sur des données synthétiques. Il se spécialise dans l'augmentation de la résolution d'une image en reconstruisant une image à plus haute résolution à partir d'une image à plus faible résolution. Dans le benchmark, il convertit une image 250×250 en une image 1000×1000.
- ResNet 50 est un modèle de classification d'images qui a introduit le nouveau concept de blocs résiduels, permettant la formation de réseaux de neurones plus profonds qu'auparavant. Il identifie le sujet d'une image et génère une liste de probabilités pour le contenu détecté.
Pour faciliter la comparaison entre différents types de modèles, l'outil de référence d'inférence UL Procyon AI comprend à la fois des versions optimisées en virgule flottante et en entier de chaque modèle. Cela permet aux utilisateurs d'évaluer et de comparer les performances de chaque modèle sur du matériel compatible, garantissant une compréhension complète des capacités de leur système.
Cela a été exécuté sur notre HP Z8 Fury G5 avec quatre GPU NVIDIA A6000. Il n'exécutera pas Crysis, mais il peut exécuter Crysis 2 Z8G5F180_2023-04-25_12-12-44_AITensorRT
Implications futures
Nous attendons avec impatience l'impact positif que l'UL Procyon AI Inference Benchmark aura sur la présentation par StorageReview.com des nouveaux GPU et CPU dans les années à venir. Compte tenu de la solide expertise industrielle d'UL dans le domaine de l'analyse comparative, cette analyse comparative aidera notre équipe à évaluer et à présenter plus efficacement les performances générales de l'IA de diverses implémentations de moteurs d'inférence sur divers matériels.
De plus, les métriques détaillées fournies par le benchmark, telles que les temps d'inférence, permettront une compréhension plus approfondie et plus granulaire des nouvelles capacités matérielles et de l'évolution. La valeur de normalisation que cette référence apporte à la table garantit également la cohérence dans la comparaison des performances de l'IA sur différentes configurations matérielles en interne et parmi nos amis de l'industrie.
Pensées de clôture
UL Procyon AI Inference Benchmark pour Windows est un nouvel outil remarquable qui promet de changer la donne dans l'évaluation et la présentation des données de performances matérielles. Avec une foule de fonctionnalités et une vaste gamme de modèles de réseaux neuronaux, cette référence constituera sans aucun doute un atout inestimable pour les professionnels de la technologie, fournissant des données précieuses pour prendre des décisions éclairées et optimiser la sélection de matériel pour les applications basées sur l'IA.
Alors que nous intégrons cette référence dans notre laboratoire, nous sommes ravis d'explorer les nombreuses façons dont elle améliorera notre analyse et notre présentation des CPU, GPU et serveurs de pointe à l'avenir. Cela nous rapprochera de l'examen des composants matériels clés dans leur environnement naturel, ce qui nous permettra de fournir davantage de résultats de « solutions » à l'industrie.
S'engager avec StorageReview
Newsletter | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | Discorde | Flux RSS
