Тесты видеокарт для оценки производительности в искусственном интеллекте (ИИ) — это специализированные процедуры или программные инструменты, предназначенные для измерения способности видеокарт (или GPU) обрабатывать задачи, связанные с искусственным интеллектом. Эти тесты помогают определить, насколько эффективно видеокарта может выполнять вычисления, необходимые для обучения нейронных сетей, работы с глубоким обучением, обработки естественного языка, компьютерного зрения и других задач ИИ.

Тесты производительности в ИИ для видеокарт важны как для потребителей, выбирающих оборудование для своих проектов, так и для разработчиков и исследователей, стремящихся максимизировать производительность и эффективность своих систем ИИ.

Ниже представлены популярные бенчмарки и инструменты для тестирования видеокарт в контексте ИИ.

PyThorch GNMT

Нейронный машинный перевод Google (GNMT) — это мощная система перевода, разработанная компанией Google и запущенная в ноябре 2016 года. GNMT использует технологии искусственных нейронных сетей для значительного повышения точности и беглости перевода в Google переводчике. Эта система нейронного машинного перевода (NMT) применяет метод машинного перевода на основе примеров (EBMT), что позволяет ей обучаться на миллионах языковых примеров и предоставлять более качественные и естественные переводы.

PyThorch Resnet50

ResNet50 - это архитектура глубокой нейронной сети, которая относится к семейству Residual Networks (ResNet). Она была представлена в 2015 году в статье "Deep Residual Learning for Image Recognition" и быстро завоевала популярность благодаря своей способности решать задачи компьютерного зрения, такие как классификация изображений и обнаружение объектов.

PyThorch Tacotron 2

Tacotron 2 - это модель для синтеза речи, которая генерирует естественное звучание речи на основе текстового ввода. Она комбинирует несколько этапов обработки: сначала преобразует текст в промежуточное представление, а затем использует это представление для генерации аудиосигнала. Из-за своей способности генерировать высококачественную речь Tacotron 2 находит широкое применение в таких областях, как голосовые помощники, системы текстового ввода и образовательные приложения.

Deep Learning GPU Benchmark Resnet50

Архитектура ResNet используется при создании глубинных нейросетей для компьютерного зрения и распознавания изображений. Архитектура сверточной нейронной сети (CNN) ResNet предназначенна для поддержки сотен или тысяч сверточных слоев.

ResNet-50 является одной из вариаций архитектуры Residual Networks (ResNet), разработанной исследователями из Microsoft Research. Эта модель стала широко известной после того, как выиграла конкурс ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) в 2015 году. ResNet-50 содержит 50 сверточных слоев и использует так называемые "остаточные блоки" для устранения проблемы исчезающего градиента, что позволяет обучать гораздо более глубокие сети.

Deep Learning GPU Benchmark Resnet152

Модель ResNet-152 представляет собой вариацию архитектуры ResNet с 152 слоями, что делает её одной из самых глубоких версий ResNet. Бенчмаркинг с использованием ResNet-152 для тестирования производительности GPU в контексте глубокого обучения обычно включает в себя измерение времени, необходимого для выполнения одного или нескольких проходов вперёд (forward pass) и назад (backward pass), которые являются основными операциями при обучении нейронных сетей.

Deep Learning GPU Benchmark Inception V3

Inception V3 — это популярная модель глубокого обучения, разработанная Google, которая используется для классификации изображений. Она является усовершенствованием предыдущих версий сетей Inception и предназначена для повышения точности распознавания при снижении количества параметров (то есть делая сеть менее ресурсоёмкой).

Deep Learning GPU Benchmark Inception V4

Inception V4 является одной из версий архитектуры Inception, разработанной Google для классификации изображений. Эта модель представляет собой улучшение предыдущих версий Inception, включая Inception V3, с целью дальнейшего повышения точности классификации при одновременном уменьшении вычислительной сложности.

Inception V4 была представлена вместе с Inception-ResNet сетями, которые комбинируют идеи из архитектур Inception и ResNet (Residual Networks), чтобы добиться ещё более высокой точности в задачах компьютерного зрения.

Deep Learning GPU Benchmark VGG16

VGG16 — это популярная модель глубокого обучения, разработанная группой исследователей из Оксфордского университета (Visual Geometry Group) и впервые представленная в 2014 году. Модель особенно известна своим использованием в задачах классификации и распознавания изображений.

VGG16 состоит из 16 слоёв, включающих свёрточные слои, слои пулинга (субдискретизации) и полносвязные слои. Она отличается относительно простой архитектурой, но при этом требует значительных вычислительных ресурсов из-за большого количества параметров и глубины сети.