ミドルレンジの新GPU「Intel Arc B570」を試して分かったこと ゲーミング／動画処理の入門にお勧めだがネックは？

・Direct ML

・Arc B570

・Intenger（整数演算）：180ポイント

・Float16（16bit浮動小数点演算）：1238ポイント

・Float32（32bit浮動小数点演算）：661ポイント

Arc B580

・Intenger（整数演算）：196ポイント

・Float16（16bit浮動小数点演算）：1316ポイント

・Float32（32bit浮動小数点演算）：735ポイント

Arc A580

・Intenger（整数演算）：212ポイント

・Float16（16bit浮動小数点演算）：443ポイント

・Float32（32bit浮動小数点演算）：447ポイント

OpenVINO

・Arc B570

・Intenger（整数演算）：2386ポイント

・Float16（16bit浮動小数点演算）：1752ポイント

・Float32（32bit浮動小数点演算）：773ポイント

Arc B580

・Intenger（整数演算）：2613ポイント

・Float16（16bit浮動小数点演算）：1908ポイント

・Float32（32bit浮動小数点演算）：855ポイント

Arc A580

・Intenger（整数演算）：1306ポイント

・Float16（16bit浮動小数点演算）：947ポイント

・Float32（32bit浮動小数点演算）：460ポイント

　基本的にスコアはArc A580よりも高く、Arc B580よりも低いという結果だ。Arc B570は、Arc B580比で6～10％パフォーマンスが低い。3Dグラフィックス関連のテストと傾向は変わらないのだが、スコア（パフォーマンス）差は少ない。

　API間の比較では、Intelにとって事実上のネイティブAPIであるOpenVINOを使うとパフォーマンスが改善する。

　ところで、Direct MLを使うと整数演算だけは旧世代（Arc A580）の方が高スコアという現象は前回と同様だ。これは何度テストを繰り返しても変わらなかった。

Procyon AI Image Generation

　続けて、Procyonに内包されている画像生成AIのパフォーマンステスト「AI Image Generation」を試してみた。このテストでは生成AIモデルとして「Stable Diffusion」を使っており、今回はOpenVINO APIによる軽負荷の「INT8」テストと、中負荷の「FP16」テストを実施した。スコアは以下の通りだ。