Liberando o poder da imagem de IA com UL Procyon, o teste de referência definitivo para GPUs!
A UL Solutions, conhecida desenvolvedora de benchmarks como 3DMark, PCMark ou VRMark, anunciou seu primeiro benchmark para medir o desempenho na criação de imagens de IA em sua GPU: Procyon. Assim como você já sabe, a IA está sendo a grande atração em 2024, então esse benchmark chega no momento ideal. Ou seja, onde todos os Fabricantes querem se destacar pelo desempenho de inferência de IA com sua GPU. Agora, com esta referência, você pode iniciar as hostilidades.
O próximo UL Procyon AI Image Generation Benchmark apresenta uma medida inabalável, precisa e interpretável para avaliar o desempenho da inteligência artificial de ponta em hardware de última geração, formulada em colaboração com especialistas da indústria para garantir equitativa e resultados comparativos entre plataformas endossadas.
UL Procyon busca medir o desempenho de IA de hardware de última geração
Conforme indicado, UL Procyon gera uma carga de trabalho baseada em IA Computer Vision. Isso tornou mais fácil para eles medir e comparar o desempenho de inferência de IA graças aos aceleradores de IA dedicados encontrados em PCs de nova geração e sua comparação com CPUs tradicionais e GPU integrada.
À medida que os avanços na tecnologia de processamento de inteligência artificial (IA) continuam a progredir, uma gama cada vez mais diversificada de dispositivos eletrónicos é capaz de executar eficazmente operações relacionadas com IA. Este desenvolvimento resultou em um amplo espectro de níveis de desempenho para hardware habilitado para IA de consumo. Por exemplo, como evidenciado pelos nossos recentes testes de sistemas de jogos utilizando capacidades de ray tracing, determinar a eficiência da inferência de IA requer o emprego de um conjunto abrangente de avaliações que possam avaliar com precisão o desempenho de todo o hardware de IA de consumo atualmente disponível.
A incorporação de um benchmark inovador de geração de imagens de IA no conjunto de benchmarks em expansão do UL Procyon AI Inference nos levou a renomear nosso benchmark de inferência de IA preexistente como UL Procyon AI Computer Vision Benchmark.
A forma de medir o desempenho será a criação de imagens por IA
A UL Procyon avaliará o desempenho do hardware por meio de uma imagem de IA de referência, começando pelo modelo de IA de difusão estável. Conforme indicado, este benchmark será muito mais pesado em comparação com o benchmark de visão computacional. Ele foi projetado para medir e comparar o desempenho de inferência de IA de GPUs dedicadas modernas.
Para avaliar com precisão a funcionalidade de placas gráficas dedicadas de nível médio a alto, esta avaliação compreende dois testes que utilizam iterações distintas do modelo StableDiffusion. Além disso, é nossa intenção aumentar a seleção atual de avaliações, incorporando mais testes que atendam a vários aspectos operacionais num futuro próximo.
A iteração atual do benchmark de imagem de IA abrange uma ampla gama de mecanismos de inferência de IA populares disponíveis na indústria, incluindo OpenVINO da Intel, TensorRT da NVIDIA, bem como suporte para ONNX com integração DirectML.
Os requisitos mínimos são usar um PC com Windows 10, CPU Dual core e 16 GB de RAM. Agora, para a GPU, o Stable Diffusion 1.5 requer uma GPU com 8 GB de VRAM ou um iGPU com acesso a 32 GB de RAM. Stable Diffusion XL requer 8 GB de VRAM no OpenVINO, 10 GB de VRAM no TensorRT e 16 GB de VRAM no ONNX Runtime. No entanto, a licença para este benchmark não é muito barata: $5.000 por ano.
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