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五、AI和生产力测试:性能有限但兼容无忧 驱动更加稳定
在本地侧端体验部分,我们使用UL Procyon作为基准测试,它支持对多种AI推理引擎和Stable Diffusion图像生成模型进行测试,并给出非常直观的结果,包含总分、总耗时、图片生成速度等数据、CPU和GPU型号以及跑分设置等信息。
其中AI Image Generation Benchmark套件,包含了2个不同版本的Stable Diffusion模型构建的测试,分别为SD1.5和SDXL,在兼容性上支持TensorRT、OpenVIVO、ONNX Runtime,也就是说支持主流的NVIDIA、Intel、AMD三大平台。
首先测试的是基于SD1.5(FP16)的AI Image Generation Benchmark,在这个过程中每批次会创建4幅图像,共16幅,分辨率为512×512,干预步骤为100。
蓝戟锐炫B570 Photon 10G显卡得分为1202,Stable Diffusion 1.5的UNET(神经网络架构)速度最高可达19.4918it/s,平均只需5.199秒就能生成一张图像。
随后进行基于SDXL(FP16)的AI Image Generation Benchmark测试,在这个过程中每批次会生成1张图像,总共会创建16幅图像,分辨率提升到1024×1024,干预步骤为100。
蓝戟锐炫B570 Photon 10G显卡得分为1387,Stable Diffusion XL的UNET(神经网络架构)速度最高可达3.753it/s,平均只需27.018秒就能生成一张图像。
使用AI Computer Vision Benchmark中的Intel OpenVINO测试项目来测试AI推力性能,精度设置为float32。
蓝戟锐炫B570 Photon 10G显卡的推力性能得分为784。
AI Text Generation Benchmark是一个简化本地 LLM AI 性能测试,提供了PHI 3.5、MISREAL 7B、LLAMA 3.1和LLAMA 2四个不同参数大小的行业标准 AI 模型轻松快速地进行测试。
蓝戟锐炫B570 Photon 10G显卡在测试中四个模型的得分分别是2774、2602、2434和544。
同样得益于新版驱动,我们可以看到之前使用非正式版驱动在测试AI性能时,有部分项目的成绩异常这次都没有出现,所有测试都运行平稳。
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