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[杂谈] Topaz AI：CPU&GPU性能分析 |
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请尊重分享者,本资源仅限交流未经楼主同意严禁转载或盈利,违者封号处理！  介绍 Topaz AI 是一组流行的软件工具，它们利用 AI 和机器学习来增强图像和视频。在照片和图像方面，Topaz提供千兆像素AI来放大图像，锐化AI来锐化图像，DeNoise AI来消除图像噪声。对于视频，Topaz Video AI 可以做任何事情，从放大、慢动作、去隔行扫描到减少噪音和普遍提高视频质量。 这些应用程序以其出色的工作能力而闻名，但它们可能是硬件密集型的 - 需要功能强大的计算机才能在合理的时间内完成。例如，即使拥有当今最快的工作站，视频AI也可能只能每秒处理几帧的视频片段。如果您只是偶尔使用它，那很好，但是如果您使用它很长时间，那么投资硬件也可以得到回报，这些硬件甚至可以为您带来适度的性能提升。 为了帮助人们在升级或购买 Topaz AI 的新工作站时决定将预算花在哪里，我们想看看不同的 CPU 和 GPU 的性能。基于 AI 的应用程序通常以它们需要多少 GPU 能力而闻名，但获得合适的 CPU 也可以产生与 GPU 一样多或更多的差异。 由于这是我们第一次深入研究 Topaz AI，我们将包括相当长的部分，涵盖我们的测试方法以及我们研究过的四个硬件平台和各种 GPU 的信息。如果您想直接跳到我们的测试结果，请随时这样做！ 测试方法由于 Topaz AI 套件是我们过去没有发布基准数据的东西，我们想详细说明我们正在测试的方式和内容。对于Gigapixel，DeNoise和Sharpen AI，我们从Shotkit的RAW照片数据库中开始了一些图像。这些照片来自许多不同的相机，具有各种主题和条件。 非常感谢 Shotkit 为任何人提供了从各种相机下载和检查 RAW 照片的绝佳资源！ 从那里，我们编写了一个自动化脚本，将每组照片（按RAW文件类型分组）加载到应用程序中，确保所有内容都保留在默认/自动设置上，并计时处理和导出每批照片所需的时间。如果您希望复制我们的测试，以下是我们使用的照片列表，以及自动选择的AI模型。我们记录的时间是从我们点击“保存”到最后一个图像完成处理的时间。 所有测试均在主 GPU 上以 GPU 模式运行，图形内存消耗设置为“高”。您也可以在CPU模式下运行每个应用程序，但这很少这样做，并且不会从我们所能知道的内容中获得任何好处。还有一个多GPU选项，可以在Core i9 13900K上使用独立GPU和集成GPU，但从我们的测试来看，它没有提供任何形式的性能优势 - 实际上有时更慢。 照片来自 Shotkit 千兆像素 AI（4 倍比例） 降噪人工智能 锐化人工智能 佳能5DMarkII_Shotkit.CR2 标准 低照度 运动模糊 – 非常嘈杂 佳能-5DMarkII_Shotkit-2.CR2 标准 低照度 标准 佳能-5DMarkII_Shotkit-4.CR2 标准 低照度 失焦 – 非常嘈杂 佳能-6D-霰弹套件-5.CR2 标准 低照度 失焦 – 非常嘈杂 佳能-6D-霰弹套件-8.CR2 标准 低照度 标准 佳能-6D-霰弹套件-11.CR2 标准 低照度 标准 尼康-D4-霰弹套件-2.NEF 标准 .RAW 运动模糊 – 非常模糊 尼康-D600-霰弹套件-2.NEF 标准 .RAW 标准 尼康-D600-霰弹套件-4.NEF 标准 .RAW 失焦 – 非常嘈杂 尼康-D750-霰弹套件-2.NEF 标准 .RAW 标准 尼康-D3500-霰弹套件-4.NEF 标准 .RAW 失焦 – 非常嘈杂 尼康-D3500-霰弹套件-5.NEF 标准 .RAW 标准 索尼-a7c-shotkit.ARW 标准 .RAW 失焦 – 非常嘈杂 索尼-a7c-霰弹套件-3.ARW 标准 .RAW 失焦 – 非常嘈杂 索尼-a6000-霰弹套件-2.ARW 标准 .RAW 失焦 – 非常嘈杂 索尼-RX1马克2-镜头套件-2.ARW 标准 .RAW 运动模糊 – 非常模糊 索尼-RX100马克6-镜头套件-2.ARW 标准 .RAW 运动模糊 – 非常嘈杂 索尼-RX100马克6-镜头套件-4.ARW 标准 .RAW 失焦 – 非常嘈杂 富士胶片-X100F-Shotkit-5.英国皇家空军 低分辨率 低照度 失焦 – 非常嘈杂 富士胶片-X100V-霰弹套件-3.英国皇家空军 标准 低照度 失焦 – 非常嘈杂 富士-XH1-Shotkit.RAF 标准 低照度 失焦 – 非常嘈杂 富士胶片-XH1-Shotkit-5.英国皇家空军 标准 低照度 运动模糊 – 正常 富士胶片-GFX-50S-Shotkit.RAF 标准 .RAW 运动模糊 – 非常模糊 富士胶片-GFX-50S-Shotkit-2.英国皇家空军 标准 .RAW 失焦 – 非常嘈杂 对于黄玉视频 AI，我们使用三种不同的视频来测试以下预设： 预设源视频人工智能模型4x 慢动作H.264 4：2：0 8位 1080p 59.94FPS克罗诺斯 去隔行扫描素材和高清升级AVI 4：2：2 8 位 720×470 29.97FPS 隔行扫描二一：DV 2倍帧 升级到 4KH.264 4：2：0 8位 1080p 59.94FPS普洛特斯 由于基于照片的应用程序不提供易于访问的每张图像统计信息（从自动化意义上），我们将性能记录为每分钟能够处理的图像数量。我们可以很容易地记录完成每批产品的简单时间（以秒为单位），但是每秒图像可以让我们结合视频AI FPS结果获取所有结果的地理平均值，以获得总体的“黄玉AI总体得分”。 每个应用程序都根据每批测试的简单几何平均值（基于 RAW 格式）给出分数。然后计算每个的几何平均值并乘以 10（只是为了将其与特定于应用程序的分数区分开来），以生成总分。 测试设置由于这是我们第一次使用 Topaz AI 套件仔细研究硬件性能，因此我们决定相对较宽并涵盖一系列硬件。为了节省时间（因为我们真的不知道会发现什么），我们跳过了一些我们通常会测试的 GPU 和 CPU 模型，并将其保持在几天内能够运行的状态。 根据我们在本次测试中获得的结果，我们希望将来能够微调我们的测试，以便我们可以专注于对 Topaz AI 性能影响最大的硬件类型。 AMD 锐龙 5000 平台
AMD 锐龙 7000 平台
AMD TR PRO 5000 平台
英特尔酷睿第 13 代平台
图形处理平台
软件
自 11 年 30 月 2022 日起应用的所有驱动程序/BIOS/Windows 更新 这比我们通常看到的硬件种类要广泛得多，因为我们将 CPU 和 GPU 测试合并到一篇文章中——并同时使用四个不同的 Topaz AI 应用程序进行测试！但是，由于我们不太清楚这些应用程序在不同CPU上的行为方式，因此我们希望涵盖大部分基础。事实上，在我们完成 CPU 测试之前，我们甚至不知道我们将使用哪个基础平台和 CPU 来测试的 GPU 部分。 有点剧透，但由于酷睿i9 13900K最终在我们测试的所有CPU中提供了最高的整体性能，因此我们将其用作GPU测试的基础。如果我们将来进行多GPU测试（对于大多数这些应用程序仍然被标记为“实验性”），我们可能需要包括一个更强大的平台，如Threadripper Pro，以确保我们没有受到CPU瓶颈。但对于单个GPU，酷睿i9 13900K似乎是整体上最好的CPU，应该允许每个GPU发挥其最佳性能。 原始基准数据在深入研究结果分析之前，我们希望包括测试的原始数据。特别是由于这对我们来说是一个全新的测试集，我们希望尽可能透明地说明我们测试的内容以及这些测试的结果。  [size=1.5]  正在寻找内容创建工作站？配置系统！ 黄玉人工智能CPU基准测试结果 为了开始分析我们的测试，我们将查看每个 Topaz AI 应用程序中的 CPU 性能。请注意，这是在每个应用程序中使用 GPU 进行处理，即使我们正在查看 CPU 性能。我们可以切换到 CPU 模式，这可能会在每个 CPU 之间显示更大的差异，但由于使用 GPU 进行处理的速度要快得多，因此很少使用。       以前下一个 从我们测试的所有四个 Topaz AI 应用程序的综合结果来看，英特尔凭借其酷睿第 13 代处理器显然是赢家。酷睿i9 13900K最终的总体得分比最快的AMD CPU（锐龙10X）快约7900%，并在每个基准测试中都名列前茅。 酷睿i7 13700K的表现也非常好，尽管AMD Ryzen 7700X确实设法在Topaz DeNoise AI上偷偷摸摸了大约1.5%。DeNoise实际上非常有趣，因为AMD Ryzen 7000系列往往在内核数较少的CPU上做得更好。在这些测试期间，我们进行了CPU和GPU负载记录，发现DeNoise是这些应用程序中线程较轻的应用程序之一，因此我们可能会考虑某种缓存或涡轮增压限制，使7700X的性能优于7900X和7950X。 总体而言，令人惊讶的是，在英特尔和AMD的单个产品系列中，CPU似乎无关紧要。每核性能似乎是Topaz AI游戏的主要名称，如果您想要获得最佳性能，这通常意味着使用最新一代的消费级CPU。但是，在这些家庭中使用更高端的模型只会给您带来轻微的增长。 例如，从酷睿i5 13600K到酷睿i9 13900K平均只能提高约13%的性能。对于AMD来说，从Ryzen 7 7700X到7900X（始终比7950X快）只有9%。这次我们没有机会包括锐龙 5 7600X，但我们怀疑它只会比 7700X 慢一根头发。 这是泛泛而谈，某些应用程序（特别是Sharpen AI）显示出使用比其他应用程序更好的CPU的巨大好处。然而，即使在Sharpen AI中，它更多的是获得合适的处理器系列（Core 13th Gen），而不是其他任何事情。 黄玉 AI GPU 基准测试结果转到基于 GPU 的结果，我们使用酷睿 i9 13900K 进行了所有测试，因为这是每个 Topaz AI 应用程序中最快的 CPU。       以前下一个 从所有四个 Topaz AI 应用程序的组合几何平均值开始，结果在英特尔 Arc A770 之外令人惊讶地无趣。无论出于何种原因，A770 GPU 在千兆像素 AI 中始终失败，导致应用程序在使用特定 .CR2 图像文件。因此，我们无法生成该特定 GPU 的总体分数。 在 Arc 卡之外，我们测试的每个 GPU 的性能几乎完全符合您的预期，考虑到每个 GPU 的生成及其 MSRP 定价。例如，AMD Radeon 6900 XT的表现介于NVIDIA GeForce RTX 3080和3090（分别为699美元和1，499美元）之间，这与999美元的建议零售价一致。由于6900 XT上的VRAM更大，这使AMD略有优势，但Topaz AI不需要我们在测试中看到的大量VRAM，因此对于Topaz AI本身来说，这并不是什么大问题。 对于英伟达来说，RTX 40系列显卡肯定比之前的30系列更快，RTX 4080的得分略高于更昂贵的RTX 3090。这次我们没有包括Ti变体，但我们怀疑RTX 4080也能够与RTX 3090 Ti相媲美（建议零售价要低得多）。 但是，这一切都涉及每个应用程序的几何平均值。如果我们深入研究单个应用程序，事情会变得更加复杂。 对于千兆像素AI（图表#2），AMD Radeon 6900 XT实际上表现非常糟糕 - 位于我们图表的最底部。这也是英特尔 Arc 卡完全失败的地方，因此，如果图像放大是您正在寻找的主要内容，那么 NVIDIA 绝对是您要走的路。 另一方面，锐化AI（图表#3）几乎恰恰相反。英特尔 Arc A770 在这方面的表现令人惊叹，比第二快的 GPU 高出 55%。我们做了很多仔细检查，以确保A770和其他GPU之间导出的图像相同，据我们所知，这是一个完全有效的结果。起初，我们怀疑它与英特尔超级计算有关（其中Topaz AI被特别列为能够使用Arc dGPU可以与iGPU结合使用），但即使我们禁用了iGPU，我们也获得了几乎相同的性能。 除了英特尔在Sharpen AI方面的惊人结果外，AMD在Radeon 6900 XT上的表现也非常好，几乎与GeForce RTX 4090完全匹配。这让我们非常兴奋地测试刚刚发布的AMD Radeon 7900 XTX，看看它是如何比较的。 Topaz DeNoise AI（图表#4）是一个GPU似乎并不那么重要的应用程序。RTX 3060的性能略有下降，但在所有其他GPU之间，性能差异仅为6%，因此很难判断哪个GPU实际上更快，因为我们在这种测试的误差范围内。有趣的是，DeNoise AI还显示了我们测试中CPU部分的一些较小的性能增量，这表明主要瓶颈是CPU和GPU之外的东西。 最后是Topaz Video AI（图表#5）。在这里，Intel Arc A770的性能更符合预期，与GeForce RTX 3060相当。然而，AMD再次表现非常好，性能与RTX 4080相当。RTX 4090仍然可以为您提供更多的性能，但只有百分之几，这在现实世界中很难被注意到。 总体而言，很难说适用于 Topaz AI 的最佳 GPU，因为它会根据您使用的应用程序而变化。NVIDIA GeForce 30 和 40 系列始终如一，但 AMD 在 Sharpen AI 和 Video AI 等特定应用中可以与 Sharpen AI 和 Video AI 相媲美甚至更快。Intel Arc更加两极分化，在Gigapixel AI中存在崩溃问题，但在Topaz Shapen AI中比NVIDIA和AMD的性能更好。 黄玉 AI 的最佳 CPU 和 GPU 是什么？根据我们在 Topaz 千兆像素 AI、锐化 AI、降噪 AI 和视频 AI 中的测试，Topaz AI 的最佳整体 CPU 是英特尔的酷睿第 13 代处理器系列。在i5，i7和i9型号之间仅净值13%的性能提升。尽管如此，如果您正在为 Topaz AI 寻找最好的 CPU，那么无论基本应用程序如何，英特尔酷睿 i9 13900K 始终为我们提供了最佳性能。如果您想在 CPU 处理模式下使用这些应用程序，这可能会发生变化，但该方法很少用于支持更快的 GPU 处理。 然而，在GPU方面，事情并不那么明确。NVIDIA GeForce 30 和 40 系列显卡一直非常好，尤其是在千兆像素 AI 中。另一方面，AMD Radeon 6900 XT在Sharpen AI和Video AI方面表现非常出色，经常与NVIDIA更昂贵的GPU相媲美或击败。 英特尔是一个好坏参半的包，在Sharpen AI中提供了令人印象深刻的性能，但也完全无法在不崩溃的情况下完成我们在千兆像素AI中的测试。这阻止了我们一般为 Topaz AI 推荐 Arc，但这可能是由于第一代产品错误，希望通过简单的驱动程序更新来解决。 这只是我们的第一组测试，我们计划在未来将这些基准测试集成到我们的常规硬件文章中。我们的 CPU 结果与您从这样的实际测试中所希望的一样清晰，但我们觉得在 GPU 方面还有很多需要检查的地方。最值得注意的是，我们想看看最近推出的AMD Radeon 7900XT（X），但我们也想研究多GPU功能。这在视频AI上完全受支持，但对于基于照片的应用程序被标记为“实验性”，所以我们非常好奇它是如何工作的。
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发表于 2023-7-30 10:04:37
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