인공 지능의 세계는 전례 없는 속도로 성장하고 있으며 다양한 하드웨어 플랫폼에서 다양한 추론 엔진의 성능에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 포괄적인 벤치마킹 도구가 필요합니다. Windows용 UL Procyon AI Inference Benchmark는 우리 연구실에 흥미로운 추가 기능입니다. 기술 전문가를 위해 설계된 이 벤치마크는 의심할 여지 없이 하드웨어 성능 데이터를 분석하고 표시하는 방법을 혁신할 것입니다.
인공 지능의 세계는 전례 없는 속도로 성장하고 있으며 다양한 하드웨어 플랫폼에서 다양한 추론 엔진의 성능에 대한 통찰력을 제공할 수 있는 포괄적인 벤치마킹 도구가 필요합니다. Windows용 UL Procyon AI Inference Benchmark는 우리 연구실에 흥미로운 추가 기능입니다. 기술 전문가를 위해 설계된 이 벤치마크는 의심할 여지 없이 하드웨어 성능 데이터를 분석하고 표시하는 방법을 혁신할 것입니다.
UL Procyon AI 추론 벤치마크
Windows용 UL Procyon AI Inference Benchmark는 Windows 환경 내의 서로 다른 하드웨어에서 다양한 AI 추론 엔진의 성능을 평가하는 하드웨어 애호가 및 전문가를 위해 특별히 설계된 강력한 도구입니다.
연구실에 있는 이 벤치마크 도구를 사용하여 특정 하드웨어 구성에서 최적의 성능을 제공하는 엔진을 선택할 때 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력과 벤치마크 결과를 독자에게 제공할 수 있습니다.
최상위 공급업체의 다양한 AI 추론 엔진을 특징으로 하는 UL Procyon AI 추론 벤치마크는 광범위한 하드웨어 설정 및 요구 사항을 충족합니다. 벤치마크 점수는 온디바이스 추론 성능에 대한 편리하고 표준화된 요약을 제공합니다. 이를 통해 사내 솔루션 없이도 실제 상황에서 다양한 하드웨어 설정을 비교하고 대조할 수 있습니다.
하드웨어 리뷰의 세계에서 Windows용 UL Procyon AI Inference Benchmark는 게임 체인저입니다. 이 벤치마크는 AI 성능 측정 프로세스를 간소화함으로써 리뷰어와 사용자 모두가 AI 기반 애플리케이션용 하드웨어를 선택하고 최적화할 때 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 실용적인 성능 평가에 대한 벤치마크의 초점은 하드웨어 애호가가 시스템의 기능을 진정으로 이해하고 AI 프로젝트를 최대한 활용할 수 있도록 보장합니다.
주요 특징
- 최첨단 신경망을 사용하는 일반적인 머신 비전 작업을 기반으로 한 테스트
- CPU, GPU 또는 전용 AI 가속기를 사용하여 추론 성능 측정
- NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Qualcomm SNPE 및 Microsoft Windows ML을 사용한 벤치마크
- 추론 엔진 구현 및 호환성 확인
- 하드웨어 가속기용 드라이버 최적화
- 부동 및 정수 최적화 모델 성능 비교
- UL Procyon 애플리케이션 또는 명령줄을 통해 설정 및 사용이 간편함
UL Procyon AI 추론 벤치마크 – 신경망 모델
UL Procyon AI Inference Benchmark는 MobileNet V3, Inception V4, YOLO V3, DeepLab V3, Real-ESRGAN 및 ResNet 50을 비롯한 다양한 신경망 모델을 통합합니다. 이러한 모델은 이미지 분류, 객체 감지, 시맨틱과 같은 다양한 작업을 다룹니다. 이미지 분할 및 초고해상도 이미지 재구성. 각 모델의 부동 및 정수 최적화 버전을 모두 포함하면 서로 다른 모델을 쉽게 비교할 수 있습니다.
- MobileNet V3는 모바일 장치용으로 특별히 설계된 소형 시각적 인식 모델입니다. 이미지의 내용에 대한 확률 목록을 출력하여 이미지의 주요 주제를 식별하는 이미지 분류 작업에 탁월합니다.
- Inception V4는 이미지 분류 작업을 위한 최첨단 모델입니다. 더 높은 정확도를 위해 설계된 MobileNet에 비해 더 넓고 깊은 모델입니다. MobileNet과 마찬가지로 이미지의 주제를 식별하고 감지된 콘텐츠에 대한 확률 목록을 출력합니다.
- You Only Look Once의 약자인 YOLO V3는 객체 감지 모델입니다. 주요 목표는 이미지에서 개체의 위치를 식별하는 것입니다. YOLO V3는 감지된 객체 주위에 경계 상자를 생성하고 각 감지의 신뢰도에 대한 확률을 제공합니다.
- DeepLab V3는 동일한 개체 클래스에 속하는 이미지의 클러스터링 픽셀에 초점을 맞춘 이미지 분할 모델입니다. 이 시맨틱 이미지 분할 기술은 이미지가 속한 개체 클래스에 따라 이미지의 각 영역에 레이블을 지정합니다.
- Real-ESRGAN은 합성 데이터로 훈련된 초고해상도 모델입니다. 저해상도 이미지에서 고해상도 이미지를 재구성하여 이미지의 해상도를 높이는 데 특화되어 있습니다. 벤치마크에서는 250×250 이미지를 1000×1000 이미지로 업스케일링합니다.
- ResNet 50은 잔차 블록이라는 새로운 개념을 도입한 이미지 분류 모델로, 이전에 가능했던 것보다 더 깊은 신경망 훈련을 가능하게 합니다. 이미지의 주제를 식별하고 감지된 콘텐츠에 대한 확률 목록을 출력합니다.
서로 다른 유형의 모델을 쉽게 비교할 수 있도록 UL Procyon AI Inference Benchmark에는 각 모델의 부동 최적화 버전과 정수 최적화 버전이 모두 포함되어 있습니다. 이를 통해 사용자는 호환 하드웨어에서 각 모델의 성능을 평가하고 비교할 수 있으므로 시스템 기능을 포괄적으로 이해할 수 있습니다.
이것은 쿼드 NVIDIA A8 GPU가 장착된 HP Z5 Fury G6000에서 실행되었습니다. Crysis는 실행되지 않지만 Crysis 2는 실행할 수 있습니다. Z8G5F180_2023-04-25_12-12-44_AITensorRT
미래의 의미
UL Procyon AI Inference Benchmark가 향후 StorageReview.com의 새로운 GPU 및 CPU 프레젠테이션에 미칠 긍정적인 영향을 기대하고 있습니다. 벤치마킹 공간에 대한 UL의 견고한 산업 전문성을 고려할 때 이 벤치마크는 우리 팀이 다양한 하드웨어에서 다양한 추론 엔진 구현의 일반적인 AI 성능을 보다 효율적으로 평가하고 제시하는 데 도움이 될 것입니다.
또한 추론 시간과 같은 벤치마크에서 제공하는 세부 메트릭을 통해 새로운 하드웨어 기능과 진화를 더 깊고 세분화하여 이해할 수 있습니다. 이 벤치마크가 테이블에 제공하는 표준화의 가치는 내부적으로 그리고 업계 동료들 사이에서 다양한 하드웨어 구성에 걸쳐 AI 성능을 비교할 때 일관성을 보장합니다.
닫는 생각
Windows용 UL Procyon AI Inference Benchmark는 하드웨어 성능 데이터의 평가 및 프레젠테이션에서 게임 체인저가 될 것을 약속하는 놀라운 새 도구입니다. 다양한 기능과 광범위한 신경망 모델을 갖춘 이 벤치마크는 의심할 여지 없이 기술 전문가에게 귀중한 자산 역할을 할 것이며, 정보에 입각한 결정을 내리고 AI 기반 애플리케이션을 위한 하드웨어 선택을 최적화하는 데 유용한 데이터를 제공할 것입니다.
이 벤치마크를 연구실에 통합하면서 향후 최첨단 CPU, GPU 및 서버에 대한 분석 및 프레젠테이션을 향상시킬 수 있는 다양한 방법을 탐색하게 되어 매우 기쁩니다. 이를 통해 자연 환경에서 주요 하드웨어 구성 요소를 더 자세히 살펴보고 업계에 더 많은 "솔루션" 결과를 제공할 수 있습니다.
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