NVIDIA vs. AMD und Workstation vs. Consumer: Wer hat die Nase bei den KI-Grafikkarten-Benchmarks vorn?

1 - Einführung und Testsystem 2 - AI Computer Vision - Bildgenerierung 3 - MobileNet V3 4 - ResNet-50 5 - Inception V4 6 - DeepLab V3 7 - YOLO V3 8 - Real-ESRGAN 9 - Overall Score FP32, FP16 & Integer

AI Computer Vision ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Systemen beschäftigt, die in der Lage sind, visuelle Informationen aus der realen Welt zu verstehen und zu interpretieren. Dies umfasst die Erkennung, Klassifizierung, Segmentierung und Analyse von Bildern und Videos. Computer Vision kombiniert Techniken aus den Bereichen Bildverarbeitung, Mustererkennung und maschinelles Lernen, insbesondere Deep Learning. AI Computer Vision hat das Potenzial, viele Bereiche des täglichen Lebens zu revolutionieren, indem sie Maschinen ermöglicht, die visuelle Welt auf menschenähnliche Weise zu verstehen und zu interpretieren. Durch kontinuierliche Fortschritte in der Forschung und Entwicklung werden die Anwendungsgebiete und die Leistungsfähigkeit dieser Technologie weiter wachsen.

Hauptkomponenten und Techniken

• Bildverarbeitung:

  • Vorverarbeitung: Hierzu gehören Techniken wie Rauschunterdrückung, Kantenverstärkung und Farbkorrektur, um die Bildqualität zu verbessern.
  • Merkmalsextraktion: Verfahren zur Identifizierung und Extraktion relevanter Informationen aus Bildern, z.B. durch Kanten, Ecken, Texturen oder SIFT (Scale-Invariant Feature Transform).

• Objekterkennung und -klassifizierung:

  • Deep Learning Modelle: Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs), wie z.B. ResNet, YOLO und Faster R-CNN, um Objekte in Bildern zu erkennen und zu klassifizieren.
  • Transfer Learning: Anpassung vortrainierter Modelle auf spezifische Aufgaben durch Feinabstimmung mit neuen Daten.

• Bildsegmentierung:

  • Semantische Segmentierung: Jedes Pixel eines Bildes wird einer Klasse zugeordnet, z.B. durch Modelle wie U-Net oder DeepLab.
  • Instanzsegmentierung: Erkennung und Unterscheidung einzelner Instanzen von Objekten in einem Bild, z.B. durch Mask R-CNN.

• Bildgenerierung und -vervollständigung:

  • Generative Adversarial Networks (GANs): Erzeugung realistischer Bilder aus Rauschen oder unvollständigen Bildern, wie z.B. durch Real-ESRGAN für die Superauflösung.
  • Bildvervollständigung: Ergänzung fehlender Teile in Bildern oder Videos.

• Videoanalyse:

  • Objektverfolgung: Nachverfolgung von Objekten über mehrere Frames hinweg, z.B. durch Algorithmen wie Kalman-Filter oder Deep SORT.
  • Aktivitätserkennung: Erkennung und Klassifizierung von Aktivitäten oder Handlungen in Videos.

Anwendungen

• Autonomes Fahren: Erkennung von Fahrspuren, Verkehrszeichen, Fußgängern und anderen Fahrzeugen, um sichere und effiziente Navigationsentscheidungen zu treffen.

• Medizinische Bildgebung: Analyse von Röntgenbildern, MRTs und CT-Scans zur Diagnose und Behandlung von Krankheiten.

• Überwachung und Sicherheit: Verwendung von Gesichtserkennung und Verhaltensanalyse zur Identifizierung von Personen und zur Erkennung verdächtiger Aktivitäten.

• Industrielle Automatisierung: Qualitätskontrolle und Fehlererkennung in Produktionsprozessen durch visuelle Inspektion.

• Einzelhandel: Verwendung von Personenzählung und Verhaltensanalyse zur Optimierung von Ladenlayouts und zur Verbesserung des Kundenerlebnisses.

Herausforderungen und Zukunftsaussichten

• Datenschutz und Ethik: Sicherstellung des Schutzes personenbezogener Daten und Vermeidung von Missbrauch der Technologie.

• Robustheit und Generalisierbarkeit: Entwicklung von Modellen, die robust gegenüber unterschiedlichen Lichtverhältnissen, Blickwinkeln und Störungen sind und auf vielfältige Szenarien generalisieren können.

• Echtzeit-Verarbeitung: Verbesserung der Effizienz und Geschwindigkeit von Algorithmen, um Echtzeit-Anwendungen zu unterstützen.

• Interdisziplinäre Integration: Kombination von Computer Vision mit anderen Bereichen wie Natural Language Processing (NLP) und Robotik zur Entwicklung komplexer, integrierter Systeme.

Benchmarks

Der Procyon AI Image Benchmark ist ein umfassendes Benchmarking-Tool, das entwickelt wurde, um die Leistung von AI-Modelle und Hardwareplattformen in der Bildverarbeitung zu bewerten. Es bietet eine standardisierte Methode zur Messung und Vergleich der Fähigkeiten verschiedener Deep Learning-Modelle und Hardwarekonfigurationen in einer Vielzahl von Bildverarbeitungsaufgaben. Der Benchmark umfasst eine breite Palette von Bildverarbeitungsaufgaben, einschließlich Objekterkennung, Bildklassifizierung, Bildsegmentierung und Superauflösung. Er bewertet Modelle auf verschiedenen öffentlichen und standardisierten Datensätzen, um eine umfassende Leistungsanalyse zu gewährleisten und er unterstützt eine Vielzahl von Deep Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, und ONNX, sowie populäre Modelle wie ResNet, YOLO, und EfficientNet.

• Leistungsmetriken:
  • Genauigkeit: Messung der Präzision und Genauigkeit der Modelle in verschiedenen Bildverarbeitungsaufgaben.
  • Durchsatz: Bewertung der Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Sekunde (Bilder/s) bei verschiedenen Batch-Größen.
  • Latenzzeit: Bestimmung der durchschnittlichen Inferenzzeit (ms) pro Bild.
  • Effizienz: Analyse des Energieverbrauchs und der Effizienz der Hardwareplattformen während der Inferenz.

AI Image Generation Benchmark für Stable Diffusion 1.5 (FP16)

Der AI Image Generation Benchmark für Stable Diffusion 1.5 (FP16) bewertet die Leistungsfähigkeit von Systemen mit mittleren dedizierten GPUs in der Bildgenerierung. Dabei werden 16 Bilder mit einer Auflösung von 512×512 Pixeln in Batches von 4 erstellt. Das Modell verwendet das 16-bit Gleitkommaformat (FP16) für effizientere Berechnungen und geringeren Speicherbedarf.

AI Image Generation Benchmark für Stable Diffusion XL (FP16)

Der AI Image Generation Benchmark für Stable Diffusion XL (FP16) ist ein anspruchsvoller Inferenz-Benchmark für Systeme mit hochleistungsfähigen dedizierten GPUs. In diesem Test werden 16 Bilder mit einer Auflösung von 1024×1024 Pixeln in Batches von 1 erstellt. Das Modell nutzt das 16-bit Gleitkommaformat (FP16) für effiziente Berechnungen und reduzierten Speicherbedarf.