Die Welt der künstlichen Intelligenz wächst in einem beispiellosen Tempo und damit einher geht der Bedarf an umfassenden Benchmarking-Tools, die Einblicke in die Leistung verschiedener Inferenz-Engines auf verschiedenen Hardwareplattformen liefern können. Der UL Procyon AI Inference Benchmark für Windows ist eine spannende Ergänzung zu unserem Labor. Dieser Benchmark wurde für Technologieprofis entwickelt und wird zweifellos die Art und Weise revolutionieren, wie wir Hardware-Leistungsdaten analysieren und präsentieren.
Die Welt der künstlichen Intelligenz wächst in einem beispiellosen Tempo und damit einher geht der Bedarf an umfassenden Benchmarking-Tools, die Einblicke in die Leistung verschiedener Inferenz-Engines auf verschiedenen Hardwareplattformen liefern können. Der UL Procyon AI Inference Benchmark für Windows ist eine spannende Ergänzung zu unserem Labor. Dieser Benchmark wurde für Technologieprofis entwickelt und wird zweifellos die Art und Weise revolutionieren, wie wir Hardware-Leistungsdaten analysieren und präsentieren.
UL Procyon KI-Inferenz-Benchmark
Der UL Procyon AI Inference Benchmark für Windows ist ein leistungsstarkes Tool, das speziell für Hardware-Enthusiasten und Profis entwickelt wurde, die die Leistung verschiedener AI-Inferenz-Engines auf unterschiedlicher Hardware in einer Windows-Umgebung bewerten.
Mit diesem Benchmark-Tool in unserem Labor können wir unseren Lesern Einblicke und Benchmark-Ergebnisse liefern, um sie bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung bei der Auswahl einer Engine zu unterstützen, die auf ihren spezifischen Hardwarekonfigurationen optimale Leistung bietet.
Mit einer Reihe von KI-Inferenz-Engines von erstklassigen Anbietern deckt der UL Procyon AI Inference Benchmark ein breites Spektrum an Hardware-Setups und -Anforderungen ab. Der Benchmark-Score bietet eine praktische und standardisierte Zusammenfassung der Inferenzleistung auf dem Gerät. Dies ermöglicht es uns, verschiedene Hardware-Setups in realen Situationen zu vergleichen und gegenüberzustellen, ohne dass dafür eigene Lösungen erforderlich sind.
In der Welt der Hardware-Rezensionen ist der UL Procyon AI Inference Benchmark für Windows ein Game-Changer. Durch die Optimierung des Prozesses zur Messung der KI-Leistung ermöglicht dieser Benchmark Prüfern und Benutzern gleichermaßen, fundierte Entscheidungen bei der Auswahl und Optimierung von Hardware für KI-gesteuerte Anwendungen zu treffen. Der Fokus des Benchmarks auf der praktischen Leistungsbewertung stellt sicher, dass Hardware-Enthusiasten die Fähigkeiten ihrer Systeme wirklich verstehen und das Beste aus ihren KI-Projekten herausholen können.
Hauptmerkmale
- Tests basierend auf gängigen Bildverarbeitungsaufgaben unter Verwendung modernster neuronaler Netze
- Messen Sie die Inferenzleistung mithilfe der CPU, der GPU oder dedizierter KI-Beschleuniger
- Benchmarking mit NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Qualcomm SNPE und Microsoft Windows ML
- Überprüfen Sie die Implementierung und Kompatibilität der Inferenz-Engine
- Optimieren Sie Treiber für Hardwarebeschleuniger
- Vergleichen Sie die Leistung von Float- und Integer-optimierten Modellen
- Einfache Einrichtung und Verwendung über die UL Procyon-Anwendung oder Befehlszeile
UL Procyon AI Inference Benchmark – Modelle neuronaler Netzwerke
Der UL Procyon AI Inference Benchmark umfasst eine Vielzahl neuronaler Netzwerkmodelle, darunter MobileNet V3, Inception V4, YOLO V3, DeepLab V3, Real-ESRGAN und ResNet 50. Diese Modelle decken verschiedene Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und Semantik ab Bildsegmentierung und hochauflösende Bildrekonstruktion. Die Einbeziehung sowohl Float- als auch Integer-optimierter Versionen jedes Modells ermöglicht einen einfachen Vergleich zwischen verschiedenen Modellen.
- MobileNet V3 ist ein kompaktes visuelles Erkennungsmodell, das speziell für mobile Geräte entwickelt wurde. Es eignet sich hervorragend für Bildklassifizierungsaufgaben, indem es das Hauptmotiv eines Bildes identifiziert, indem es eine Liste von Wahrscheinlichkeiten für den Inhalt des Bildes ausgibt.
- Inception V4 ist ein hochmodernes Modell für Bildklassifizierungsaufgaben. Im Vergleich zu MobileNet handelt es sich um ein breiteres und tieferes Modell, das auf eine höhere Genauigkeit ausgelegt ist. Wie MobileNet identifiziert es das Motiv eines Bildes und gibt eine Liste mit Wahrscheinlichkeiten für den erkannten Inhalt aus.
- YOLO V3, das für You Only Look Once steht, ist ein Objekterkennungsmodell. Sein Hauptziel besteht darin, die Position von Objekten in einem Bild zu identifizieren. YOLO V3 generiert Begrenzungsrahmen um erkannte Objekte und liefert Wahrscheinlichkeiten für die Zuverlässigkeit jeder Erkennung.
- DeepLab V3 ist ein Bildsegmentierungsmodell, das sich auf die Clusterung von Pixeln in einem Bild konzentriert, das zur gleichen Objektklasse gehört. Diese semantische Bildsegmentierungstechnik beschriftet jeden Bildbereich entsprechend der Objektklasse, zu der er gehört.
- Real-ESRGAN ist ein hochauflösendes Modell, das auf synthetischen Daten trainiert wird. Es ist darauf spezialisiert, die Auflösung eines Bildes zu erhöhen, indem ein Bild mit höherer Auflösung aus einem Gegenstück mit niedrigerer Auflösung rekonstruiert wird. Im Benchmark wird ein 250×250-Bild auf ein 1000×1000-Bild hochskaliert.
- ResNet 50 ist ein Bildklassifizierungsmodell, das das neuartige Konzept der Restblöcke einführte und das Training tieferer neuronaler Netze als bisher ermöglichte. Es identifiziert das Motiv eines Bildes und gibt eine Liste mit Wahrscheinlichkeiten für den erkannten Inhalt aus.
Um einen einfachen Vergleich zwischen verschiedenen Modelltypen zu ermöglichen, umfasst der UL Procyon AI Inference Benchmark sowohl Float- als auch Integer-optimierte Versionen jedes Modells. Dadurch können Benutzer die Leistung jedes Modells auf kompatibler Hardware bewerten und vergleichen und so ein umfassendes Verständnis der Fähigkeiten ihres Systems gewährleisten.
Dies wurde auf unserem HP Z8 Fury G5 mit vier NVIDIA A6000-GPUs ausgeführt. Crysis wird nicht ausgeführt, aber Crysis 2 kann ausgeführt werden Z8G5F180_2023-04-25_12-12-44_AITensorRT
Zukünftige Implikationen
Wir freuen uns auf die positiven Auswirkungen, die der UL Procyon AI Inference Benchmark auf die Präsentation neuer GPUs und CPUs durch StorageReview.com in den kommenden Jahren haben wird. Unter Berücksichtigung der soliden Branchenexpertise von UL im Benchmarking-Bereich wird dieser Benchmark unserem Team dabei helfen, die allgemeine KI-Leistung verschiedener Inferenz-Engine-Implementierungen auf verschiedener Hardware effizienter zu bewerten und darzustellen.
Darüber hinaus ermöglichen die detaillierten Metriken des Benchmarks, wie z. B. Inferenzzeiten, ein tieferes und detaillierteres Verständnis neuer Hardwarefunktionen und -entwicklungen. Der Wert der Standardisierung, den dieser Benchmark mit sich bringt, sorgt auch intern und bei unseren Freunden in der Branche für Konsistenz beim Vergleich der KI-Leistung über verschiedene Hardwarekonfigurationen hinweg.
Abschlussgedanken
Der UL Procyon AI Inference Benchmark für Windows ist ein bemerkenswertes neues Tool, das verspricht, die Auswertung und Darstellung von Hardware-Leistungsdaten bahnbrechend zu gestalten. Mit einer Vielzahl von Funktionen und einem umfangreichen Angebot an neuronalen Netzwerkmodellen wird dieser Benchmark zweifellos von unschätzbarem Wert für Technologieexperten sein und wertvolle Daten liefern, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Hardwareauswahl für KI-basierte Anwendungen zu optimieren.
Während wir diesen Benchmark in unser Labor integrieren, freuen wir uns darauf, die vielen Möglichkeiten zu erkunden, wie er unsere Analyse und Präsentation modernster CPUs, GPUs und Server in der Zukunft verbessern wird. Dies bringt uns näher an die Betrachtung wichtiger Hardwarekomponenten in ihrer natürlichen Umgebung heran und ermöglicht es uns, der Branche mehr „Lösungsergebnisse“ zu liefern.
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