Il mondo dell'intelligenza artificiale sta crescendo a un ritmo senza precedenti e con esso arriva la necessità di strumenti di benchmarking completi in grado di fornire informazioni dettagliate sulle prestazioni di vari motori di inferenza su diverse piattaforme hardware. L'UL Procyon AI Inference Benchmark per Windows è un'interessante aggiunta al nostro laboratorio. Progettato per i professionisti della tecnologia, questo benchmark rivoluzionerà senza dubbio il modo in cui analizziamo e presentiamo i dati sulle prestazioni dell'hardware.
Il mondo dell'intelligenza artificiale sta crescendo a un ritmo senza precedenti e con esso arriva la necessità di strumenti di benchmarking completi in grado di fornire informazioni dettagliate sulle prestazioni di vari motori di inferenza su diverse piattaforme hardware. L'UL Procyon AI Inference Benchmark per Windows è un'interessante aggiunta al nostro laboratorio. Progettato per i professionisti della tecnologia, questo benchmark rivoluzionerà senza dubbio il modo in cui analizziamo e presentiamo i dati sulle prestazioni dell'hardware.
Benchmark di inferenza AI UL Procyon
L'UL Procyon AI Inference Benchmark per Windows è un potente strumento progettato specificamente per gli appassionati di hardware e i professionisti che valutano le prestazioni di vari motori di inferenza AI su hardware disparati all'interno di un ambiente Windows.
Con questo strumento di benchmark nel nostro laboratorio, possiamo fornire ai nostri lettori approfondimenti e risultati di benchmark per aiutarli a prendere decisioni basate sui dati quando si sceglie un motore che offra prestazioni ottimali sulle loro specifiche configurazioni hardware.
Dotato di una serie di motori di inferenza AI di fornitori di alto livello, il benchmark UL Procyon AI Inference Benchmark soddisfa un ampio spettro di configurazioni e requisiti hardware. Il punteggio benchmark fornisce un riepilogo pratico e standardizzato delle prestazioni di inferenza sul dispositivo. Ciò ci consente di confrontare e contrapporre diverse configurazioni hardware in situazioni reali senza richiedere soluzioni interne.
Nel mondo delle revisioni hardware, il benchmark UL Procyon AI Inference per Windows rappresenta una svolta. Semplificando il processo di misurazione delle prestazioni dell'intelligenza artificiale, questo benchmark consente ai revisori e agli utenti di prendere decisioni informate durante la selezione e l'ottimizzazione dell'hardware per le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale. L'attenzione del benchmark sulla valutazione pratica delle prestazioni garantisce che gli appassionati di hardware possano veramente comprendere le capacità dei loro sistemi e sfruttare al meglio i loro progetti di intelligenza artificiale.
Caratteristiche principali
- Test basati su compiti comuni di visione artificiale utilizzando reti neurali all'avanguardia
- Misura le prestazioni di inferenza utilizzando CPU, GPU o acceleratori AI dedicati
- Benchmark con NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Qualcomm SNPE e Microsoft Windows ML
- Verificare l'implementazione e la compatibilità del motore di inferenza
- Ottimizza i driver per gli acceleratori hardware
- Confronta le prestazioni del modello float e intero ottimizzato
- Semplice da configurare e utilizzare tramite l'applicazione UL Procyon o la riga di comando
Benchmark di inferenza AI UL Procyon – Modelli di rete neurale
L'UL Procyon AI Inference Benchmark incorpora una vasta gamma di modelli di reti neurali, tra cui MobileNet V3, Inception V4, YOLO V3, DeepLab V3, Real-ESRGAN e ResNet 50. Questi modelli coprono varie attività come la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti, la semantica segmentazione delle immagini e ricostruzione delle immagini a super risoluzione. L'inclusione di versioni ottimizzate sia per i numeri float che per i numeri interi di ciascun modello consente un facile confronto tra diversi modelli.
- MobileNet V3 è un modello di riconoscimento visivo compatto progettato specificamente per i dispositivi mobili. Eccelle nei compiti di classificazione delle immagini, identificando il soggetto principale di un'immagine producendo un elenco di probabilità per il contenuto dell'immagine.
- Inception V4 è un modello all'avanguardia per le attività di classificazione delle immagini. È un modello più ampio e profondo rispetto a MobileNet, progettato per una maggiore precisione. Come MobileNet, identifica l'oggetto di un'immagine e genera un elenco di probabilità per il contenuto rilevato.
- YOLO V3, che sta per You Only Look Once, è un modello di rilevamento di oggetti. Il suo obiettivo principale è identificare la posizione degli oggetti in un'immagine. YOLO V3 genera riquadri di delimitazione attorno agli oggetti rilevati e fornisce probabilità per la sicurezza di ciascun rilevamento.
- DeepLab V3 è un modello di segmentazione delle immagini che si concentra sul raggruppamento di pixel in un'immagine che appartiene alla stessa classe di oggetti. Questa tecnica di segmentazione semantica dell'immagine etichetta ciascuna regione dell'immagine in base alla classe dell'oggetto a cui appartiene.
- Real-ESRGAN è un modello a super risoluzione addestrato su dati sintetici. È specializzato nell'aumentare la risoluzione di un'immagine ricostruendo un'immagine ad alta risoluzione da una controparte a risoluzione inferiore. Nel benchmark, converte un'immagine da 250×250 a un'immagine da 1000×1000.
- ResNet 50 è un modello di classificazione delle immagini che ha introdotto il nuovo concetto di blocchi residui, consentendo l'addestramento di reti neurali più profonde di quanto possibile in precedenza. Identifica l'oggetto di un'immagine e genera un elenco di probabilità per il contenuto rilevato.
Per facilitare il confronto tra diversi tipi di modelli, il benchmark UL Procyon AI Inference Benchmark include versioni ottimizzate sia per i numeri float che per i numeri interi di ciascun modello. Ciò consente agli utenti di valutare e confrontare le prestazioni di ciascun modello su hardware compatibile, garantendo una comprensione completa delle capacità del proprio sistema.
Questo è stato eseguito sul nostro HP Z8 Fury G5 con quattro GPU NVIDIA A6000. Non eseguirà Crysis, ma può eseguire Crysis 2 Z8G5F180_2023-04-25_12-12-44_AITensorRT
Implicazioni future
Attendiamo con impazienza l'impatto positivo che il benchmark UL Procyon AI Inference avrà sulla presentazione di StorageReview.com di nuove GPU e CPU nei prossimi anni. Considerando la solida esperienza di settore di UL nell’ambito del benchmarking, questo benchmark aiuterà il nostro team a valutare e presentare in modo più efficiente le prestazioni generali dell’intelligenza artificiale di varie implementazioni di motori di inferenza su vari hardware.
Inoltre, i parametri dettagliati forniti dal benchmark, come i tempi di inferenza, consentiranno una comprensione più profonda e granulare delle nuove funzionalità e dell’evoluzione dell’hardware. Il valore della standardizzazione che questo benchmark porta sul tavolo garantisce anche la coerenza nel confronto delle prestazioni dell'intelligenza artificiale tra diverse configurazioni hardware internamente e tra i nostri amici del settore.
Riflessioni conclusive
L'UL Procyon AI Inference Benchmark per Windows è un nuovo straordinario strumento che promette di cambiare le regole del gioco nella valutazione e nella presentazione dei dati sulle prestazioni dell'hardware. Con una serie di funzionalità e un’ampia gamma di modelli di rete neurale, questo benchmark costituirà senza dubbio una risorsa inestimabile per i professionisti della tecnologia, fornendo dati preziosi per prendere decisioni ben informate e ottimizzare la selezione dell’hardware per le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale.
Mentre integriamo questo benchmark nel nostro laboratorio, siamo entusiasti di esplorare i molti modi in cui migliorerà la nostra analisi e presentazione di CPU, GPU e server all'avanguardia in futuro. Questo ci avvicinerà all’osservazione dei componenti hardware chiave nel loro ambiente naturale, permettendoci di fornire più risultati “solutivi” al settore.
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