O mundo da inteligência artificial está crescendo em um ritmo sem precedentes e, com isso, surge a necessidade de ferramentas abrangentes de benchmarking que possam fornecer informações sobre o desempenho de vários mecanismos de inferência em diferentes plataformas de hardware. O UL Procyon AI Inference Benchmark para Windows é uma adição interessante ao nosso laboratório. Projetado para profissionais de tecnologia, este benchmark sem dúvida revolucionará a forma como analisamos e apresentamos dados de desempenho de hardware.
O mundo da inteligência artificial está crescendo em um ritmo sem precedentes e, com isso, surge a necessidade de ferramentas abrangentes de benchmarking que possam fornecer informações sobre o desempenho de vários mecanismos de inferência em diferentes plataformas de hardware. O UL Procyon AI Inference Benchmark para Windows é uma adição interessante ao nosso laboratório. Projetado para profissionais de tecnologia, este benchmark sem dúvida revolucionará a forma como analisamos e apresentamos dados de desempenho de hardware.
Benchmark UL Procyon AI Inference
O UL Procyon AI Inference Benchmark para Windows é uma ferramenta poderosa projetada especificamente para entusiastas de hardware e profissionais que avaliam o desempenho de vários mecanismos de inferência de IA em hardware diferente em um ambiente Windows.
Com esta ferramenta de benchmark em nosso laboratório, podemos fornecer aos nossos leitores insights e resultados de benchmark para auxiliar na tomada de decisões baseadas em dados ao escolher um mecanismo que oferece desempenho ideal em suas configurações de hardware específicas.
Apresentando uma variedade de mecanismos de inferência de IA de fornecedores de primeira linha, o UL Procyon AI Inference Benchmark atende a um amplo espectro de configurações e requisitos de hardware. A pontuação de referência fornece um resumo conveniente e padronizado do desempenho de inferência no dispositivo. Isso nos permite comparar e contrastar diferentes configurações de hardware em situações do mundo real sem a necessidade de soluções internas.
No mundo das análises de hardware, o UL Procyon AI Inference Benchmark para Windows é um divisor de águas. Ao simplificar o processo de medição do desempenho da IA, esse benchmark capacita revisores e usuários a tomar decisões informadas ao selecionar e otimizar hardware para aplicativos orientados a IA. O foco do benchmark na avaliação prática de desempenho garante que os entusiastas de hardware possam realmente entender os recursos de seus sistemas e aproveitar ao máximo seus projetos de IA.
Características principais
- Testes baseados em tarefas comuns de visão de máquina usando redes neurais de última geração
- Meça o desempenho de inferência usando CPU, GPU ou aceleradores de IA dedicados
- Benchmark com NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Qualcomm SNPE e Microsoft Windows ML
- Verifique a implementação e a compatibilidade do mecanismo de inferência
- Otimize drivers para aceleradores de hardware
- Compare o desempenho do modelo otimizado com flutuação e número inteiro
- Simples de configurar e usar por meio do aplicativo UL Procyon ou da linha de comando
Benchmark UL Procyon AI Inference - Modelos de Redes Neurais
O UL Procyon AI Inference Benchmark incorpora uma gama diversificada de modelos de redes neurais, incluindo MobileNet V3, Inception V4, YOLO V3, DeepLab V3, Real-ESRGAN e ResNet 50. Esses modelos abrangem várias tarefas, como classificação de imagens, detecção de objetos, semântica segmentação de imagem e reconstrução de imagem de super-resolução. A inclusão de versões otimizadas para float e integer de cada modelo permite uma comparação fácil entre diferentes modelos.
- O MobileNet V3 é um modelo compacto de reconhecimento visual projetado especificamente para dispositivos móveis. Ele se destaca nas tarefas de classificação de imagens, identificando o assunto principal de uma imagem, gerando uma lista de probabilidades para o conteúdo da imagem.
- O Inception V4 é um modelo de última geração para tarefas de classificação de imagens. É um modelo mais amplo e profundo em comparação com o MobileNet, projetado para maior precisão. Como o MobileNet, ele identifica o assunto de uma imagem e gera uma lista de probabilidades para o conteúdo detectado.
- YOLO V3, que significa You Only Look Once, é um modelo de detecção de objetos. Seu objetivo principal é identificar a localização de objetos em uma imagem. YOLO V3 gera caixas delimitadoras em torno de objetos detectados e fornece probabilidades para a confiança de cada detecção.
- O DeepLab V3 é um modelo de segmentação de imagem que se concentra em agrupar pixels em uma imagem que pertence à mesma classe de objeto. Essa técnica de segmentação semântica de imagens rotula cada região da imagem de acordo com a classe de objeto a que pertence.
- Real-ESRGAN é um modelo de super-resolução treinado em dados sintéticos. Ele é especializado em aumentar a resolução de uma imagem, reconstruindo uma imagem de resolução mais alta a partir de uma contraparte de resolução mais baixa. No benchmark, ele aumenta uma imagem de 250 × 250 para uma imagem de 1000 × 1000.
- O ResNet 50 é um modelo de classificação de imagem que introduziu o novo conceito de blocos residuais, permitindo o treinamento de redes neurais mais profundas do que era possível anteriormente. Ele identifica o assunto de uma imagem e gera uma lista de probabilidades para o conteúdo detectado.
Para facilitar a comparação entre diferentes tipos de modelos, o UL Procyon AI Inference Benchmark inclui versões de cada modelo com otimização flutuante e inteira. Isso permite que os usuários avaliem e comparem o desempenho de cada modelo em hardware compatível, garantindo uma compreensão abrangente dos recursos de seu sistema.
Isso foi executado em nosso HP Z8 Fury G5 com quatro GPUs NVIDIA A6000. Não roda Crysis, mas pode rodar Crysis 2 Z8G5F180_2023-04-25_12-12-44_AITensorRT
Implicações Futuras
Estamos ansiosos pelo impacto positivo que o UL Procyon AI Inference Benchmark terá na apresentação do StorageReview.com de novas GPUs e CPUs nos próximos anos. Considerando a sólida experiência da indústria da UL no espaço de benchmarking, este benchmark ajudará nossa equipe a avaliar e apresentar o desempenho geral de IA de várias implementações de mecanismo de inferência em vários hardwares com mais eficiência.
Além disso, as métricas detalhadas fornecidas pelo benchmark, como tempos de inferência, permitirão uma compreensão mais profunda e granular dos novos recursos e evolução do hardware. O valor da padronização que esse benchmark traz para a mesa também garante consistência na comparação do desempenho da IA em diferentes configurações de hardware internamente e entre nossos amigos do setor.
Fechando pensamentos
O UL Procyon AI Inference Benchmark para Windows é uma nova ferramenta notável que promete mudar o jogo na avaliação e apresentação de dados de desempenho de hardware. Com uma série de recursos e uma extensa gama de modelos de redes neurais, este benchmark sem dúvida servirá como um recurso inestimável para profissionais de tecnologia, fornecendo dados valiosos para tomar decisões bem informadas e otimizar a seleção de hardware para aplicativos baseados em IA.
À medida que integramos esse benchmark em nosso laboratório, estamos empolgados em explorar as várias maneiras pelas quais ele aprimorará nossa análise e apresentação de CPUs, GPUs e servidores de ponta no futuro. Isso nos deixará mais próximos de observar os principais componentes de hardware em seu ambiente natural, permitindo-nos oferecer mais resultados de “soluções” para o setor.
Envolva-se com a StorageReview
Newsletter | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | Discord | RSS feed
