De wereld van kunstmatige intelligentie groeit in een ongekend tempo, en daarmee komt de behoefte aan uitgebreide benchmarkingtools die inzicht kunnen geven in de prestaties van verschillende inferentie-engines op verschillende hardwareplatforms. De UL Procyon AI Inference Benchmark voor Windows is een spannende toevoeging aan ons lab. Ontworpen voor technologieprofessionals, zal deze benchmark ongetwijfeld een revolutie teweegbrengen in de manier waarop we hardwareprestatiegegevens analyseren en presenteren.
De wereld van kunstmatige intelligentie groeit in een ongekend tempo, en daarmee komt de behoefte aan uitgebreide benchmarkingtools die inzicht kunnen geven in de prestaties van verschillende inferentie-engines op verschillende hardwareplatforms. De UL Procyon AI Inference Benchmark voor Windows is een spannende toevoeging aan ons lab. Ontworpen voor technologieprofessionals, zal deze benchmark ongetwijfeld een revolutie teweegbrengen in de manier waarop we hardwareprestatiegegevens analyseren en presenteren.
UL Procyon AI Inferentie Benchmark
De UL Procyon AI Inference Benchmark voor Windows is een krachtige tool die speciaal is ontworpen voor hardwareliefhebbers en professionals die de prestaties evalueren van verschillende AI-inferentie-engines op ongelijksoortige hardware binnen een Windows-omgeving.
Met deze benchmarktool in ons lab kunnen we onze lezers inzichten en benchmarkresultaten bieden om te helpen bij het nemen van datagestuurde beslissingen bij het kiezen van een engine die optimale prestaties levert op hun specifieke hardwareconfiguraties.
De UL Procyon AI Inference Benchmark, met een scala aan AI-inferentie-engines van topleveranciers, is geschikt voor een breed spectrum aan hardware-instellingen en vereisten. De benchmarkscore biedt een handige en gestandaardiseerde samenvatting van de prestatie van deductie op het apparaat. Dit stelt ons in staat om verschillende hardware-opstellingen in praktijksituaties te vergelijken en te contrasteren zonder dat er interne oplossingen nodig zijn.
In de wereld van hardwarebeoordelingen is de UL Procyon AI Inference Benchmark voor Windows een doorbraak. Door het proces van het meten van AI-prestaties te stroomlijnen, stelt deze benchmark reviewers en gebruikers in staat om weloverwogen beslissingen te nemen bij het selecteren en optimaliseren van hardware voor AI-gestuurde applicaties. De focus van de benchmark op praktische prestatie-evaluatie zorgt ervoor dat hardware-enthousiastelingen echt de mogelijkheden van hun systemen kunnen begrijpen en het meeste uit hun AI-projecten kunnen halen.
Belangrijkste kenmerken
- Tests op basis van algemene machinevisietaken met behulp van geavanceerde neurale netwerken
- Meet de inferentieprestaties met behulp van de CPU, GPU of speciale AI-versnellers
- Benchmark met NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Qualcomm SNPE en Microsoft Windows ML
- Controleer de implementatie en compatibiliteit van de inferentie-engine
- Optimaliseer stuurprogramma's voor hardwareversnellers
- Vergelijk float en integer-geoptimaliseerde modelprestaties
- Eenvoudig in te stellen en te gebruiken via de UL Procyon-applicatie of opdrachtregel
UL Procyon AI Inferentiebenchmark - Neurale netwerkmodellen
De UL Procyon AI Inference Benchmark bevat een breed scala aan neurale netwerkmodellen, waaronder MobileNet V3, Inception V4, YOLO V3, DeepLab V3, Real-ESRGAN en ResNet 50. Deze modellen dekken verschillende taken, zoals beeldclassificatie, objectdetectie, semantische beeldsegmentatie en beeldreconstructie met superresolutie. Door zowel float- als integer-geoptimaliseerde versies van elk model op te nemen, kunnen verschillende modellen eenvoudig worden vergeleken.
- MobileNet V3 is een compact visueel herkenningsmodel dat speciaal is ontworpen voor mobiele apparaten. Het blinkt uit in beeldclassificatietaken, waarbij het hoofdonderwerp van een afbeelding wordt geïdentificeerd door een lijst met waarschijnlijkheden voor de inhoud van de afbeelding uit te voeren.
- Inception V4 is een geavanceerd model voor beeldclassificatietaken. Het is een breder en dieper model in vergelijking met MobileNet, ontworpen voor hogere nauwkeurigheid. Net als MobileNet identificeert het het onderwerp van een afbeelding en voert het een lijst met waarschijnlijkheden voor de gedetecteerde inhoud uit.
- YOLO V3, wat staat voor You Only Look Once, is een objectdetectiemodel. Het primaire doel is om de locatie van objecten in een afbeelding te identificeren. YOLO V3 genereert begrenzingskaders rond gedetecteerde objecten en biedt waarschijnlijkheden voor het vertrouwen van elke detectie.
- DeepLab V3 is een beeldsegmentatiemodel dat zich richt op het clusteren van pixels in een beeld dat tot dezelfde objectklasse behoort. Deze semantische beeldsegmentatietechniek labelt elk gebied van het beeld volgens de objectklasse waartoe het behoort.
- Real-ESRGAN is een model met superresolutie dat is getraind op synthetische gegevens. Het is gespecialiseerd in het verhogen van de resolutie van een afbeelding door een afbeelding met een hogere resolutie te reconstrueren op basis van een tegenhanger met een lagere resolutie. In de benchmark schaalt het een afbeelding van 250 × 250 op naar een afbeelding van 1000 × 1000.
- ResNet 50 is een beeldclassificatiemodel dat het nieuwe concept van resterende blokken introduceerde, waardoor diepere neurale netwerken kunnen worden getraind dan voorheen mogelijk was. Het identificeert het onderwerp van een afbeelding en voert een lijst met kansen voor de gedetecteerde inhoud uit.
Om een gemakkelijke vergelijking tussen verschillende soorten modellen mogelijk te maken, bevat de UL Procyon AI Inference Benchmark zowel float- als integer-geoptimaliseerde versies van elk model. Dit stelt gebruikers in staat om de prestaties van elk model op compatibele hardware te evalueren en te vergelijken, waardoor een uitgebreid begrip van de mogelijkheden van hun systeem wordt gegarandeerd.
Dit werd uitgevoerd op onze HP Z8 Fury G5 met quad NVIDIA A6000 GPU's. Het zal Crysis niet uitvoeren, maar het kan Crysis 2 uitvoeren Z8G5F180_2023-04-25_12-12-44_AITensorRT
Toekomstige implicaties
We kijken uit naar de positieve impact die de UL Procyon AI Inference Benchmark de komende jaren zal hebben op StorageReview.com's presentatie van nieuwe GPU's en CPU's. Gezien de solide industrie-expertise van UL op het gebied van benchmarking, zal deze benchmark ons team helpen bij het efficiënter beoordelen en presenteren van de algemene AI-prestaties van verschillende inferentie-engine-implementaties op verschillende hardware.
Bovendien zullen de gedetailleerde statistieken van de benchmark, zoals inferentietijden, een dieper en gedetailleerder begrip van nieuwe hardwaremogelijkheden en evolutie mogelijk maken. De waarde van standaardisatie die deze benchmark met zich meebrengt, zorgt ook voor consistentie bij het intern vergelijken van AI-prestaties tussen verschillende hardwareconfiguraties en tussen onze vrienden in de branche.
Afsluitende gedachten
De UL Procyon AI Inference Benchmark voor Windows is een opmerkelijke nieuwe tool die belooft een game-changer te worden in de evaluatie en presentatie van hardwareprestatiegegevens. Met een groot aantal functies en een uitgebreide reeks neurale netwerkmodellen, zal deze benchmark ongetwijfeld van onschatbare waarde zijn voor technologieprofessionals, door waardevolle gegevens te leveren om goed geïnformeerde beslissingen te nemen en de hardwareselectie voor op AI gebaseerde toepassingen te optimaliseren.
Nu we deze benchmark in ons lab integreren, zijn we verheugd om de vele manieren te verkennen waarop het onze analyse en presentatie van geavanceerde CPU's, GPU's en servers in de toekomst zal verbeteren. Dit zal ons dichter bij het kijken naar de belangrijkste hardwarecomponenten in hun natuurlijke omgeving brengen, waardoor we meer "oplossings"-resultaten aan de industrie kunnen leveren.
Neem contact op met StorageReview
Nieuwsbrief | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | Discord | RSS Feed
