#benchmarki

Topaz AI: анализ производительности процессора и видеокарты

Анализ производительности комплектующих в Topaz AI

Topaz AI является популярным набором софта. Эти инструменты используют искусственный интеллект для улучшения видеороликов и картинок. Если требуется обработать изображения и фото, то следует использовать инструмент Gigapixel AI, который позволяет увеличить их масштаб. Для удаления шумов на картинках доступен DeNoise AI, повысить уровень резкости можно через Sharpen AI. Данный набор приложений может выполнять любые действия:

  • улучшение качества видеороликов;
  • деинтерлейсинг до уменьшения шума;
  • замедления;
  • масштабирование и другое.

Эти программные инструменты позволяют получить хороший результат, но они имеют большие системные требования. Для решения задач в разумные сроки их следует выполнять на мощном компьютере. К примеру, наиболее быстрая рабочая станция на текущий момент через инструмент Video AI способна выполнять обработку в нише видео всего несколько кадров в секунду. Это не вызовет проблем, если вы только иногда работаете с этой программой. Если потребуется ежедневно выполнять подобные задачи, то стоит рассмотреть вопрос о приобретении нового оборудования, чтобы повысить уровень производительности.

Для помощи людям при выборе подходящих комплектующих для новой рабочей станции под программу Topaz AI мы рассмотрим, как подобные задачи выполняют разные видеокарты и процессоры. Разработчики программ, которые работают на базе ИИ, заранее указывают оптимальные требования для видеокарты. При этом выбор центрального процессора также играет большую роль.

 

 

Содержание:

  1. Методология тестирования
  2. Тестовая установка
  3. Необработанные контрольные данные
  4. Результаты тестов Topaz AI CPU
  5. Результаты тестирования GPU Topaz AI
  6. Где можно купить оборудование для работы с программой Topaz AI?

 

 

Методология тестирования

 

Давайте рассмотрим ситуацию, что и как мы будем тестировать. Для работы с Sharpen, DeNoise, Gigapixel Al мы будем использовать картинки в формате RAW. Такие изображения получены при помощи различных камер с разными параметрами и объективами.

Мы составили разные сценарии автоматизации, чтобы выполнить загрузку этих фото в программу с фотобазы в интернете. Наша цель состоит в том, чтобы у них были настройки по умолчанию. После этого мы рассчитали время, которое было затрачено на выполнение обработки и экспорта всех партий изображений.

Тестирование осуществлялось в режиме видеокарты. Мы указали «Высокое» значение для использования видеопамяти. Программа позволяет выполнить ее запуск в режиме процессора. Еще можно использовать вариант, в котором имеется несколько видеокарт. В этом случае можно применять дискретную карту и даже встроенный чип в процессоре Core i9 13900K. Какого-либо роста мощности мы не заметили, иногда даже система работала медленнее.


В приложении Topaz Video AI мы проводили тесты трех видео для разных пресетов.

Софт при работе с картинками не дает легкодоступную статистику для каждого файла, если смотреть на этот процесс с возможности автоматизации. Поэтому уровень производительности мы рассчитывали в качестве числа картинок в 1 минуту, которые прошли обработку. Мы могли просто записать время для завершения каждой части работы, но предоставляемая информация дает возможность работать со средними значениями всех результатов вместе с Video AI FPS. В итоге мы получаем итоговый «Topaz» и результаты в баллах ИИ.

Для всех программ присваивается отдельный балл, который зависит от среднего значения для каждой серии тестирования (на базе RAW). После этого мы посчитали каждый средний показатель и умножили на 10. Это еще одно общее значение тестов.

 

 

Тестовая установка

 

Для проведения качественного тестирования мы решили работать с большим количеством аппаратных средств. Ниже предлагаются наши тестовые установки.



В тестировании мы задействовали много разного аппаратного обеспечения. Это связано с объединением тестов для видеокарты и процессора, а также работой с четырьмя разными программами Topaz Al.

Наилучшую общую мощность продемонстрировал процессор Core i9 13900K. Именно его мы применяли для тестирования видеокарт. Это позволило всем графическим процессорам показать свои преимущества.

 

 

Необработанные контрольные данные

 

Перед тем, как анализировать полученные результаты тестирования, мы хотим предложить необработанную информацию. Это подтвердит прозрачность полученных результатов.


 

 

Результаты тестов Topaz AI CPU

Первым делом мы изучим мощность центральных процессоров в каждом инструменте Topaz Al. Здесь нужно помнить, что в каждом приложении используется GPU. Это необходимо для обработки информации, хотя мы будем анализировать только мощность CPU. Режим работы с центральным процессором смог бы продемонстрировать существенную разницу в работе, но на практике он применяется редко. Это связано с тем, что работа проводится намного быстрее с видеокартой.





Если посмотреть на итоговые результаты всех 4 тестов для разных инструментов Topaz AI, то лидером стали процессоры Intel 13 поколения. В полученных результатах 13900К смог опередить наиболее быстрый CPU от AMD 7900X на 10%. Во всех отдельных тестах именно 13900К смог занять лидирующие позиции.

Довольно хорошие результаты у i7 13700К, хотя на 1.5% лучшую производительность в DeNoise AI показал 7700Х. Все тесты с DeNoise показали интересные результаты, так как серия Ryzen 7000 должна обходить ЦП с меньшим числом ядер. При выполнении рабочих задач мы смотрели на загрузку видеокарты и процессора. В итоге мы увидели, что DeNoise – это очень малопоточная программа. Из-за этого можно рассмотреть ограничения турбо или кэша, что делает возможным 7700Х обойти конкурентов 7950Х и 7900Х.

Центральный процессор здесь имеет небольшое значение. Для получения максимального уровня производительности всегда стоит использовать ЦП последнего поколения потребительного класса. Более высокий класс процессора в данной сфере деятельности позволяет получить несущественное увеличение мощности.

Давайте рассмотрим пример, когда осуществляется переход на i9 13900K с процессора i5 13600K. В данном случае уровень мощности будет увеличен на 13%. Если осуществить переход на AMD 7900Х с 7700Х, то преимущество составит только 9%. При тестировании других инструментов, например, Sharpen AI, мы получили большую выгоду от применения более мощных ЦП.



Результаты тестирования GPU Topaz AI

 

Теперь мы детально рассмотрим итоги тестов с видеокартами. Для программы Topaz AI наиболее подходящим вариантом стал 13900К, поэтому все последующие тесты мы провели на его базе.






На первом графике демонстрируются средние показатели для 4 программ Topaz Al. За пределами Intel Arc A770 результаты исследований оказались неинтересными. Это связано с тем, что А770 регулярно давал сбои в инструменте Gigapixel AI. Подобная ситуация привела к ошибке программы во время операций с картинками .CR2. Поэтому нам не удалось выявить итоговую оценку для данной видеокарты.

Кроме графического редактора Arc все остальные карты смогли показать ожидаемые результаты. К примеру, результаты 6900 ХТ находятся между картами 3080 и 3090, что вполне соответствует нашим ожиданиям. Видеокарта AMD получила некоторое преимущество, так как у ней повышенный объем видеопамяти. При этом для Topaz AI не требуется повышенный размер видеопамяти, так как на практике мы увидели, что не это самый важный параметр.

Карты NVIDIA 40 серии являются более быстрыми, чем устройства 30 серии. При этом 4080 немного опережает 3090. В данном тесте мы не использовали устройства Ti, но можем предположить, что по уровню производительности 4080 будет соответствовать 3090 Ti. Все это касается средних результатов для приложения. Если мы будет смотреть на рабочие инструменты по отдельности, то ситуация усложнится.

Карта 6900 ХТ в Gigapixel AI продемонстрировала плохие результаты, что можно наблюдать на 2 графике. Данное устройство находится внизу нашего рейтинга. Именно здесь устройство Intel Arc потерпело полный крах. Поэтому для работы с масштабированием картинок стоит выбирать видеокарты NVIDIA, они лидируют в данной сфере деятельности.

Полностью противоположные результаты можно наблюдать в приложении Sharpen AI, результаты тестов которого доступны на 3 графике. Карта А770 в данном приложении продемонстрировала отличные результаты. Она смогла опередить ближайшего конкурента на 55%. Для получения точных результатов мы несколько раз проверили, чтобы экспортируемые картинки для А770 и других видеокарт были идентичными. Это позволило рассчитывать на получение достоверного результата.

Вначале мы считали, что это связано с опцией Intel Hyper Compute. Для более эффективной работы Topaz AI способен поддерживать Arc dGPU, который функционирует одновременно с iGPU. Позже при деактивации iGPU мы увидели аналогичный уровень производительности.

Здесь мы хотим отметить не только удивительные результаты карты Intel. В приложении Sharpen AI хорошо себя показали видеокарты AMD, результаты 6900 ХТ практически аналогичные 4090.

В приложении Topaz DeNoise AI GPU не играет большую роль, на 4 графике вы можете в этом убедиться. Начиная с видеокарты 3060 отмечается небольшое уменьшение мощности. Между всеми другими устройствами разница в уровне мощности равна только 6%. Такие результаты затруднили нам возможность определить, какая видеокарта быстрее. Большинство полученных результатов находятся на уровне погрешности.

Наши тесты мы завершили в приложении Topaz Video AI, с результатами можно ознакомиться на 5 графике. В данном случае Arc A770 функционирует на уровне 3060, что является хорошим результатом. Видеокарты AMD снова демонстрируют отличные итоги, они находятся на уровне 4080. Лидером стал графический процессор 4090. Данная видеокарта опережает всех своих конкурентов по уровню производительности.

Если посмотреть на все полученные результаты, нам трудно определить, какая видеокарта лучше всего подходит для Topaz AI. Производительность графического процессора меняется в зависимости от используемого инструмента. При этом в каждом тесте лучшие результаты были продемонстрированы картами 30 и 40 поколения NVIDIA. В инструментах Video AI и Sharpen AI карты AMD могут быть на уровне NVIDIA или опережать их. Из-за проблем в Gigapixel AI устройство от Intel Arc не смогло занять определенные позиции в общем рейтинге, но в Topaz Shapen AI оно опережает всех своих конкурентов.

 

 

Где можно купить оборудование для работы с программой Topaz AI

 

Потребители могут выбрать подходящий компьютер или видеокарту в интернет-магазине Артлайн. Можете использовать наши тесты по уровню производительности разных комплектующих, чтобы подобрать для себя оптимальный вариант. В любом случае вы получаете качественные устройства, на которые предлагается гарантия.

 

г. Киев, ул. Кирилловская, 104

  • (080) 033-10-06
  • (044) 338-10-06
  • (066) 356-10-01
  • (097) 356-10-01
  • (063) 356-10-01

[email protected]

Вопросы

+ Мне необходимо профессионально работать с программой Topaz Sharpen Al, какую видеокарту лучше выбрать?
Самым оптимальным вариантом для данного приложения будет Arc A770. В наших тестах это устройство обошло все доступные карты от AMD и NVIDIA.
+ Какой центральный процессор лучше выбрать для работы в Topaz AI?
Какой центральный процессор лучше выбрать для работы в Topaz AI?
+ Какую видеокарту купить для обработки картинок в разных режимах в Topaz AI?
Мы рекомендуем обратить внимание на видеокарты 4080 и 4090. Они показали стабильные результаты производительности в разных тестах.