人工知能の世界は前例のないペースで成長しており、これに伴い、さまざまなハードウェア プラットフォーム上のさまざまな推論エンジンのパフォーマンスに関する洞察を提供できる包括的なベンチマーク ツールの必要性が生じています。 Windows 用 UL Procyon AI Inference Benchmark は、私たちのラボに新たに追加されたエキサイティングな製品です。テクノロジー専門家向けに設計されたこのベンチマークは、間違いなくハードウェア パフォーマンス データの分析方法と提示方法に革命をもたらすでしょう。
UL Procyon AI 推論ベンチマーク
UL Procyon AI Inference Benchmark for Windows は、Windows 環境内の異種ハードウェア上のさまざまな AI 推論エンジンのパフォーマンスを評価するハードウェア愛好家や専門家向けに特別に設計された強力なツールです。
私たちのラボにあるこのベンチマーク ツールを使用すると、特定のハードウェア構成で最適なパフォーマンスを実現するエンジンを選択する際に、データに基づいた意思決定を支援する洞察とベンチマーク結果を読者に提供できます。
UL Procyon AI Inference Benchmark は、一流ベンダーの一連の AI 推論エンジンを搭載し、幅広いハードウェアのセットアップと要件に対応します。ベンチマーク スコアは、オンデバイス推論パフォーマンスの便利で標準化された概要を提供します。これにより、社内ソリューションを必要とせずに、現実の状況でさまざまなハードウェア設定を比較対照することができます。
ハードウェア レビューの世界では、Windows 用 UL Procyon AI Inference Benchmark が革新的な製品です。このベンチマークは、AI パフォーマンスの測定プロセスを合理化することで、レビュー担当者とユーザーが同様に、AI 駆動型アプリケーション用のハードウェアを選択および最適化する際に情報に基づいた意思決定を行えるようにします。このベンチマークは実践的なパフォーマンス評価に重点を置いているため、ハードウェア愛好家がシステムの機能を真に理解し、AI プロジェクトを最大限に活用できるようになります。
他社とのちがい
- 最先端のニューラルネットワークを使用した一般的なマシンビジョンタスクに基づくテスト
- CPU、GPU、または専用の AI アクセラレータを使用して推論パフォーマンスを測定
- NVIDIA TensorRT、Intel OpenVINO、Qualcomm SNPE、および Microsoft Windows ML によるベンチマーク
- 推論エンジンの実装と互換性を検証する
- ハードウェア アクセラレータ用にドライバーを最適化する
- 浮動小数点最適化モデルと整数最適化モデルのパフォーマンスを比較する
- UL Procyon アプリケーションまたはコマンドライン経由でセットアップと使用が簡単
UL Procyon AI 推論ベンチマーク – ニューラル ネットワーク モデル
UL Procyon AI Inference Benchmark には、MobileNet V3、Inception V4、YOLO V3、DeepLab V3、Real-ESRGAN、ResNet 50 など、さまざまなニューラル ネットワーク モデルが組み込まれています。これらのモデルは、画像分類、オブジェクト検出、セマンティックなどのさまざまなタスクをカバーします。画像セグメンテーション、および超解像度画像再構成。各モデルの浮動小数点最適化バージョンと整数最適化バージョンの両方を含めることで、異なるモデル間の比較が容易になります。
- MobileNet V3 は、モバイル デバイス向けに特別に設計されたコンパクトな視覚認識モデルです。画像分類タスクに優れており、画像内のコンテンツの確率のリストを出力することで画像の主要な主題を特定します。
- Inception V4 は、画像分類タスク用の最先端のモデルです。これは、MobileNet と比較してより幅広く、より深いモデルであり、より高い精度を実現するように設計されています。 MobileNet と同様に、画像の主題を識別し、検出されたコンテンツの確率のリストを出力します。
- YOLO V3 は、You Only Look Once の略で、物体検出モデルです。その主な目的は、画像内のオブジェクトの位置を特定することです。 YOLO V3 は、検出されたオブジェクトの周囲に境界ボックスを生成し、各検出の信頼度の確率を提供します。
- DeepLab V3 は、同じオブジェクト クラスに属する画像内のピクセルのクラスタリングに焦点を当てた画像セグメンテーション モデルです。このセマンティック画像セグメンテーション技術は、画像の各領域を、それが属するオブジェクト クラスに従ってラベル付けします。
- Real-ESRGAN は、合成データでトレーニングされた超解像度モデルです。これは、低解像度の画像から高解像度の画像を再構築することによって画像の解像度を上げることに特化しています。ベンチマークでは、250×250 の画像を 1000×1000 の画像にアップスケールします。
- ResNet 50 は、残差ブロックという新しい概念を導入した画像分類モデルで、これまでよりも深いニューラル ネットワークのトレーニングを可能にします。画像の主題を識別し、検出された内容の確率のリストを出力します。
異なるタイプのモデル間の比較を容易にするために、UL Procyon AI Inference Benchmark には、各モデルの浮動小数点最適化バージョンと整数最適化バージョンの両方が含まれています。これにより、ユーザーは互換性のあるハードウェアで各モデルのパフォーマンスを評価および比較でき、システムの機能を包括的に理解できるようになります。
これは、クアッド NVIDIA A8 GPU を搭載した HP Z5 Fury G6000 で実行されました。 Crysis は実行できませんが、Crysis 2 は実行できます Z8G5F180_2023-04-25_12-12-44_AITensorRT
将来の影響
私たちは、UL Procyon AI Inference Benchmark が今後数年間の StorageReview.com の新しい GPU と CPU のプレゼンテーションにプラスの影響を与えることを楽しみにしています。ベンチマーク分野におけるULの確かな業界専門知識を考慮すると、このベンチマークは、さまざまなハードウェア上で実装されたさまざまな推論エンジンの一般的なAIパフォーマンスをより効率的に評価し、提示する際に当社チームを支援します。
さらに、ベンチマークによって提供される推論時間などの詳細な指標により、新しいハードウェアの機能と進化をより深く、より詳細に理解できるようになります。このベンチマークがもたらす標準化の価値により、社内および業界内の友人間でさまざまなハードウェア構成間で AI パフォーマンスを比較する際の一貫性も確保されます。
終わりの思考
Windows 用 UL Procyon AI Inference Benchmark は、ハードウェア パフォーマンス データの評価と表示において革新をもたらす注目に値する新しいツールです。多数の機能と広範なニューラル ネットワーク モデルを備えたこのベンチマークは、技術専門家にとって間違いなく貴重な資産として機能し、十分な情報に基づいた意思決定を行い、AI ベースのアプリケーションのハードウェア選択を最適化するための貴重なデータを提供します。
このベンチマークをラボに統合することで、将来、最先端の CPU、GPU、およびサーバーの分析とプレゼンテーションを強化するさまざまな方法を探索することに興奮しています。これにより、主要なハードウェア コンポーネントを自然環境で観察することに近づき、より多くの「ソリューション」結果を業界に提供できるようになります。
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