Världen av artificiell intelligens växer i en aldrig tidigare skådad takt, och med den följer behovet av omfattande benchmarking-verktyg som kan ge insikter om prestanda hos olika inferensmotorer på olika hårdvaruplattformar. UL Procyon AI Inference Benchmark för Windows är ett spännande tillägg till vårt labb. Designad för teknikproffs, kommer detta riktmärke utan tvekan att revolutionera hur vi analyserar och presenterar hårdvaruprestandadata.
Världen av artificiell intelligens växer i en aldrig tidigare skådad takt, och med den följer behovet av omfattande benchmarking-verktyg som kan ge insikter om prestanda hos olika inferensmotorer på olika hårdvaruplattformar. UL Procyon AI Inference Benchmark för Windows är ett spännande tillägg till vårt labb. Designad för teknikproffs, kommer detta riktmärke utan tvekan att revolutionera hur vi analyserar och presenterar hårdvaruprestandadata.
UL Procyon AI Inference Benchmark
UL Procyon AI Inference Benchmark för Windows är ett kraftfullt verktyg speciellt designat för hårdvaruentusiaster och proffs som utvärderar prestandan hos olika AI-inferensmotorer på olika hårdvara i en Windows-miljö.
Med detta benchmarkverktyg i vårt labb kan vi ge våra läsare insikter och benchmarkresultat för att hjälpa till att fatta datadrivna beslut när de väljer en motor som ger optimal prestanda på deras specifika hårdvarukonfigurationer.
Med en rad AI-inferensmotorer från toppleverantörer, UL Procyon AI Inference Benchmark tillgodoser ett brett spektrum av hårdvaruinställningar och krav. Benchmark-poängen ger en bekväm och standardiserad sammanfattning av slutledningsprestanda på enheten. Detta gör det möjligt för oss att jämföra och kontrastera olika hårdvaruinställningar i verkliga situationer utan att kräva interna lösningar.
I en värld av hårdvarurecensioner är UL Procyon AI Inference Benchmark för Windows en spelväxlare. Genom att effektivisera processen för att mäta AI-prestanda ger detta riktmärke både granskare och användare möjlighet att fatta välgrundade beslut när de väljer och optimerar hårdvara för AI-drivna applikationer. Benchmarks fokus på praktisk prestandautvärdering säkerställer att hårdvaruentusiaster verkligen kan förstå kapaciteten hos sina system och få ut det mesta av sina AI-projekt.
Funktioner
- Tester baserade på vanliga maskinseende uppgifter med hjälp av toppmoderna neurala nätverk
- Mät inferensprestanda med CPU, GPU eller dedikerade AI-acceleratorer
- Benchmark med NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Qualcomm SNPE och Microsoft Windows ML
- Verifiera inferensmotorimplementering och kompatibilitet
- Optimera drivrutiner för hårdvaruacceleratorer
- Jämför flytande och heltalsoptimerad modellprestanda
- Enkel att ställa in och använda via UL Procyon-applikationen eller kommandoraden
UL Procyon AI Inference Benchmark – Neurala nätverksmodeller
UL Procyon AI Inference Benchmark innehåller en mängd olika neurala nätverksmodeller, inklusive MobileNet V3, Inception V4, YOLO V3, DeepLab V3, Real-ESRGAN och ResNet 50. Dessa modeller täcker olika uppgifter som bildklassificering, objektdetektering, semantik bildsegmentering och superupplöst bildrekonstruktion. Att inkludera både float- och heltalsoptimerade versioner av varje modell möjliggör enkel jämförelse mellan olika modeller.
- MobileNet V3 är en kompakt visuell igenkänningsmodell speciellt designad för mobila enheter. Den utmärker sig vid bildklassificeringsuppgifter, identifierar huvudämnet för en bild genom att mata ut en lista med sannolikheter för innehållet i bilden.
- Inception V4 är en toppmodern modell för bildklassificeringsuppgifter. Det är en bredare och djupare modell jämfört med MobileNet, designad för högre noggrannhet. Precis som MobileNet identifierar det ämnet för en bild och matar ut en lista med sannolikheter för det upptäckta innehållet.
- YOLO V3, som står för You Only Look Once, är en objektdetekteringsmodell. Dess primära mål är att identifiera platsen för objekt i en bild. YOLO V3 genererar begränsningsrutor runt upptäckta objekt och ger sannolikheter för tillförlitligheten för varje detektion.
- DeepLab V3 är en bildsegmenteringsmodell som fokuserar på klustring av pixlar i en bild som tillhör samma objektklass. Denna semantiska bildsegmenteringsteknik märker varje region av bilden enligt den objektklass den tillhör.
- Real-ESRGAN är en superupplösningsmodell tränad på syntetisk data. Den är specialiserad på att öka upplösningen på en bild genom att rekonstruera en bild med högre upplösning från en motsvarighet med lägre upplösning. I riktmärket skalar den upp en 250×250 bild till en 1000×1000 bild.
- ResNet 50 är en bildklassificeringsmodell som introducerade det nya konceptet med restblock, vilket möjliggör träning av djupare neurala nätverk än vad som tidigare varit möjligt. Den identifierar ämnet för en bild och matar ut en lista med sannolikheter för det upptäckta innehållet.
För att underlätta en enkel jämförelse mellan olika typer av modeller inkluderar UL Procyon AI Inference Benchmark både flyt- och heltalsoptimerade versioner av varje modell. Detta gör det möjligt för användare att utvärdera och jämföra prestanda för varje modell på kompatibel hårdvara, vilket säkerställer en omfattande förståelse av deras systems kapacitet.
Detta kördes på vår HP Z8 Fury G5 med fyrkantiga NVIDIA A6000 GPU:er. Det kommer inte att köra Crysis, men det kan köra Crysis 2 Z8G5F180_2023-04-25_12-12-44_AITensorRT
Framtida konsekvenser
Vi ser fram emot den positiva inverkan som UL Procyon AI Inference Benchmark kommer att ha på StorageReview.coms presentation av nya GPU:er och processorer under de kommande åren. Med tanke på UL:s gedigna branschexpertis inom benchmarking-området, kommer detta benchmark att hjälpa vårt team att utvärdera och presentera den allmänna AI-prestandan för olika inferensmotorimplementeringar på olika hårdvara mer effektivt.
Dessutom kommer de detaljerade mätvärdena som riktmärket tillhandahåller, såsom slutledningstider, att möjliggöra en djupare och mer detaljerad förståelse av nya hårdvarufunktioner och utveckling. Värdet av standardisering som detta riktmärke ger till bordet säkerställer också konsekvens när det gäller att jämföra AI-prestanda mellan olika hårdvarukonfigurationer internt och bland våra vänner i branschen.
Slutsatser
UL Procyon AI Inference Benchmark för Windows är ett anmärkningsvärt nytt verktyg som lovar att bli en spelväxlare i utvärdering och presentation av hårdvaruprestandadata. Med en mängd funktioner och ett omfattande utbud av neurala nätverksmodeller kommer detta riktmärke utan tvekan att fungera som en ovärderlig tillgång för teknikproffs, och tillhandahålla värdefull data för att fatta välinformerade beslut och optimera val av hårdvara för AI-baserade applikationer.
När vi integrerar detta riktmärke i vårt labb är vi glada över att utforska de många sätt det kommer att förbättra vår analys och presentation av banbrytande CPU:er, GPU:er och servrar i framtiden. Detta kommer att få oss närmare att titta på viktiga hårdvarukomponenter i deras naturliga miljö, vilket gör att vi kan leverera fler "lösningar"-resultat till branschen.
Engagera dig med StorageReview
Nyhetsbrev | Youtube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | Discord | Rssflöde
