Intel酷睿Ultra 7 258V处理器所搭载的锐炫140V显示核心测试得分为341分,总体图像生成速度为18.317秒每张,UNET(神经网络架构)速度最高5.550it/s。 然后测试的是基于SDXL(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1024×1024,干预步骤为100。 Intel酷睿Ultra 7 258V...
最后在【AI 文生图测试】中,在「Procyon-Stable Diffusion 1.5(INT8)」场景中,测试会创建 1 批 512×512 分辨率的图像,每批次 8 幅,整机测试得分 2051 分,图像生成速度为15.234s/image,平均 UNET 速度 3.32it/s,总体消耗时间 121.874s。 在「Procyon-Stable Diffusion 1.5(FP16)」场景中,测试会创建 4 批 ...
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。 Intel酷睿Ultra 7 258V处理器所搭载的锐炫140V显示核心测试得分为341分,总体图像生成速度为18.317秒每张,UNET(神经网络架构)速度最高5.550it/s。 然后测试的是基于SDXL(F...
Intel 酷睿 Ultra 7 258V 处理器所搭载的锐炫 140V 显示核心测试得分为 341 分,总体图像生成速度为 18.317 秒每张,UNET(神经网络架构)速度最高 5.550it/s。 然后测试的是基于 SDXL(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 1024 × 1024,干预步骤为...
Intel酷睿Ultra 7 258V处理器所搭载的锐炫140V显示核心测试得分为341分,总体图像生成速度为18.317秒每张,UNET(神经网络架构)速度最高5.550it/s。 然后测试的是基于SDXL(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1024×1024,干预步骤为100。
Intel酷睿Ultra 7 258V处理器所搭载的锐炫140V显示核心测试得分为341分,总体图像生成速度为18.317秒每张,UNET(神经网络架构)速度最高5.550it/s。 然后测试的是基于SDXL(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1024×1024,干预步骤为100。
Intel酷睿Ultra 7 258V处理器所搭载的锐炫140V显示核心测试得分为341分,总体图像生成速度为18.317秒每张,UNET(神经网络架构)速度最高5.550it/s。 然后测试的是基于SDXL(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1024×1024,干预步骤为100。
Intel酷睿Ultra 7 258V处理器所搭载的锐炫140V显示核心测试得分为335分,总体图像生成速度为111.816秒每张,UNET(神经网络架构)速度最高0.907it/s。 之后我们用AI Computer Vision Benchmark项目,对AI推理性能进行测试。 使用OpenVINO引擎,精度Float16,对NPU进行测试,最终得分947分,高于单独使用CPU或GPU的成绩。
Intel酷睿Ultra 7 258V处理器所搭载的锐炫140V显示核心测试得分为335分,总体图像生成速度为111.816秒每张,UNET(神经网络架构)速度最高0.907it/s。 之后我们用AI Computer Vision Benchmark项目,对AI推理性能进行测试。 使用OpenVINO引擎,精度Float16,对NPU进行测试,最终得分947分,高于单独使用CPU或GPU的成绩。
最后在【AI 文生图测试】中,在「Procyon-Stable Diffusion 1.5(INT8)」场景中,测试会创建 1 批 512×512 分辨率的图像,每批次 8 幅,整机测试得分 2051 分,图像生成速度为15.234s/image,平均 UNET 速度 3.32it/s,总体消耗时间 121.874s。 在「Procyon-Stable Diffusion 1.5(FP16)」场景中,测试会创建 4 批 ...