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UL Procyon AI Computer Vision Benchmark
Benchmark KI-Leistung bei Verwendung unterschiedlicher Inferenzmaschinen
Die Anzahl der verfügbaren Anwendungen für maschinelles Lernen nimmt rasant zu, da es immer einfacher wird, KI-Lösungen in alltägliche Anwendungen zu integrieren und bereitzustellen. Aufgrund der Nachfrage nach einer schnelleren Leistung für maschinelles Lernen haben namhafte Hardware-Hersteller ihre Inferenzmaschinen optimiert, um die bestmögliche Leistung für ihre Hardware zu erzielen.
The UL Procyon AI Computer Vision Benchmark gives insights into how AI inference engines perform on your Windows PC or Apple Mac, helping you decide which engines to support to achieve the best performance. Der Benchmark umfasst mehrere KI-Inferenzmaschinen verschiedener Anbieter. Die Benchmark-Scores spiegeln dabei die Leistung von Inferenzvorgängen im Gerät wider.
Beim Benchmark werden häufige Machine-Vision-Aufgaben unter Verwendung einer Reihe beliebter, hochmoderner, neuronaler Netze ausgeführt. Messen Sie die Leistung des KI-Beschleunigers, indem Sie sie mit denselben Vorgängen in der CPU oder GPU vergleichen.
Jetzt kaufenMerkmale
- Tests basierend auf gängigen Aufgaben des maschinellen Sehens unter Verwendung modernster neuronaler Netze.
- Messung der Inferenzleistung mithilfe der CPU, GPU oder dedizierter KI-Beschleuniger.
- Benchmark with NVIDIA® TensorRT™, Intel® OpenVINO™, Qualcomm® SNPE, Microsoft® Windows ML, and Apple® Core ML™.
- Überprüfung der Implementierung und Kompatibilität der Inferenzmaschine.
- Optimierung der Treiber für Hardwarebeschleuniger.
- Vergleich der Leistung des Gleitkommazahlenmodell und des ganzzahligen Optimierungsmodells.
- Problemloses Setup und einfache Nutzung über die UL Procyon-Anwendung oder die Befehlszeile.
Leistung der Inferenzmaschine
Mit dem UL Procyon AI Computer Vision Benchmark können Sie die Leistung dedizierter KI-Verarbeitungshardware messen und die Qualität der Inferenzmaschinen-Implementierung mit Tests auf der Grundlage gängiger Machine-Vision-Aufgaben überprüfen.
Entwickelt für Profis
Wir haben den UL Procyon AI Computer Vision Benchmark für Ingenieurteams entwickelt, die unabhängige, standardisierte Tools zur Bewertung der allgemeinen KI-Leistung von Inferenzmaschinen-Implementierungen und dedizierter Hardware benötigen.
Schnell und einfach zu bedienen
Der Benchmark ist einfach zu installieren und auszuführen, ohne komplizierte Konfiguration. Führen Sie den Benchmark mithilfe der UL Procyon-Anwendung oder über die Befehlszeile aus. Zeigen Sie die Benchmark-Scores und Diagramme an oder exportieren Sie detaillierte Ergebnisdateien zur weiteren Analyse.
Entwickelt mit Branchenexpertise
UL Procyon Benchmarks sind für den Einsatz in Industrie, Unternehmen und Presse konzipiert, mit Tests und Funktionen, die speziell für professionelle Anwender erstellt wurden. Der UL Procyon AI Computer Vision Benchmark wurde zusammen mit Industriepartnern im Rahmen des UL Benchmark Development Program (BDP) konzipiert und entwickelt. Das BDP ist eine Initiative von UL Solutions, die zum Ziel hat, durch enge Zusammenarbeit mit den Programm-Mitgliedern relevante und unparteiische Benchmarks zu schaffen.
Neurale Netzwerk Modelle
MobileNet V3
MobileNet V3 is a compact visual recognition model that was created specifically for mobile devices. The benchmark uses MobileNet V3 to identify the subject of an image, taking an image as the input and outputting a list of probabilities for the content in the image. The benchmark uses the large minimalistic variant of MobileNet V3.
Inception V4
Inception V4 is a state-of-the-art model for image classification tasks. Es wurde auf Genauigkeit ausgelegt und ist ein viel breiteres und tieferes Modell als MobileNet. The benchmark uses Inception V4 to identify the subject of an image, taking an image as the input and outputting a list of probabilities for the content identified in the image.
YOLO V3
YOLO steht für „You Only Look Once“ und ist ein Objekterkennungsmodell, das die Position von Objekten in einem Bild ermitteln soll. Der Benchmark verwendet YOLO V3, um Begrenzungsrahmen (Bounding Boxes) um Objekte herum zu erzeugen und die Wahrscheinlichkeit anzugeben, dass es sich tatsächlich um das jeweilige Objekt handelt.
DeepLab V3
DeepLab ist ein Bildsegmentierungsmodell, das darauf abzielt, die Pixel eines Bildes zu gruppieren, die zur gleichen Objektklasse gehören. Die semantische Bildsegmentierung kennzeichnet jeden Bereich des Bildes mit einer Objektklasse. The benchmark uses MobileNet V2 for feature extraction enabling fast inference with little difference in quality compared with larger models.
Real-ESRGAN
Real-ESRGAN ist ein Superauflösungsmodell, das mit synthetischen Daten trainiert, um die Auflösung eines Bildes zu verbessern und so aus einem Bild mit einer niedrigeren Auflösung eine Version mit einer höheren Auflösung zu erzeugen. Das im Benchmark verwendete Modell ist die allgemeine Bildvariante von Real-ERSGAN und kann ein Bild von 250 x 250 auf ein Bild von 1000 x 1000 hochskalieren.
ResNet 50
ResNet 50 ist ein Bildklassifizierungsmodell, das auf ganz neue Art und Weise mithilfe von Restblöcken weitere Faltungsebenen bereitstellt. Seine Einführung ermöglichte das Anlernen tiefer neuronaler Netze, was bisher nicht möglich war. Der Benchmark nutzt ResNet 50 zur Identifizierung von Bildobjekten, wobei eine Liste mit Wahrscheinlichkeitswerten für die im Bild identifizierten Inhalte ausgegeben wird.
Integer und Float Modelle
Der Benchmark umfasst sowohl float- als auch integer-optimierte Versionen jedes Modells. Jedes Modell läuft nacheinander auf der gesamten kompatiblen Hardware des Geräts. Wählen Sie das Gerät und die Inferenzgenauigkeit für jeden Durchlauf aus, um die Leistung von Ganzzahl- und Gleitkommazahlmodell zu vergleichen.
Ergebnisse und Erkenntnisse
Benchmark-Scores
Vergleichen Sie die Leistung von AI Inference mit Ganzzahl- und Gleitkommazahlmodellen, die eine CPU, GPU oder dedizierten KI-Beschleuniger verwenden.
Detaillierte Scores
Sehen Sie sich die Inferenzzeiten für den jeden Test eines neuronalen Netzes an, wenn Sie die von Ihnen ausgewählte Inferenzmaschine und Recheneinheiten verwenden.
Hardware-Überwachung
Während des Benchmark-Durchlaufs erhalten Sie detaillierten Metriken dazu, wie Temperaturen, Taktfrequenzen und die Nutzung von CPU und GPU sich verändern.
Free trial
Request trialSite-Lizenz
Angebot anfordern Presselizenz- Standortjahreslizenz für UL Procyon AI Computer Vision Benchmark.
- Unbegrenzte Anzahl von Benutzern.
- Unbegrenzte Anzahl von Geräten.
- Vorrangiger Support per E-Mail und Telefon
BDP
Kontaktieren Sie uns Mehr erfahrenKontaktieren Sie uns
Das Benchmark Development Program™ ist eine Initiative von UL Solutions zum Ausbau von Partnerschaften mit Technologiefirmen.
OEMs, ODMs, Komponentenhersteller und deren Zulieferer sind eingeladen, gemeinsam mit uns neue Benchmarks für die AI-Verarbeitung zu entwickeln. Bitte kontaktieren Sie uns für Details.
Minimum system requirements for Windows PC
Betriebssystem | Windows 10, 64-bit oder Windows 11 |
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Prozessor | 2 GHz Doppelkern CPU |
Memory | 4 GB |
Speicher | 4 GB |
Minimum system requirements for Apple Mac
Betriebssystem | MacOS Monterey oder höher |
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Prozessor | Apple Silicon |
Memory | 4 GB |
Speicher | 1,5 GB |
Support
Latest 1.5.290 | 08. April 2024
- Benutzerhandbuch für UL Procyon UL Procyon AI Computer Vision Benchmark
- UL Procyon AI Computer Vision Benchmark support
AI Quality Metrics
While comparing inference engines, it’s important to consider accuracy in addition to raw performance.
We’ve run our own tests measuring the accuracy of inference engines supported by the Procyon AI Inference Benchmarks.
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