三、AI测试：只需65秒即可生成一张图片
AI测试相关部分，我们使用的是UL Procyon，它支持对多种AI推理引擎和Stable Diffusion图像生成模型进行测试，并给出非常直观的结果，包含总分、总耗时、图片生成速度等数据、CPU和GPU型号以及跑分设置等信息。
也就是说，它支持主流的AMD、Intel、NVIDIA、骁龙等处理器、GPU等设备，并给出非常直观的分数，便于对比不同平台之间的AI性能表现。
在这部分我们就主要测试用于AI推理的AI Computer Vision Benchmark，和基于Stable Diffusion的AI Image Generation Benchmark。
1、AI Computer Vision Benchmark
AI Computer Vision Benchmark可量化Stable Diffusion 1.5(FP16)的生成能力，在测试过程中会创建16幅分辨率为512×512的图像，每批次4幅，干预步骤为100。
最终对铭凡UH125 Pro给出了94总分，UNET（神经网络架构）最大速度可达1.594it/s，每张图像生成速度约65秒。
2、AI Computer Vision Benchmark
AI Computer Vision Benchmark可查看设备的AI推理性能，在测试中，使用设备的NPU，配合Intel AI Boost进行float16精度测试，最终给出了256的分数。
其中MobileNet V3平均推理时间为0.915ms，中位推理时间0.908ms，总推理次数2803523；
ResNet 50平均推理时间为3.055ms，中位推理时间3.062ms，总推理次数1042476；
Inception V4平均推理时间为20.887ms，中位推理时间20.875ms，总推理次数160353；
DeepLab V3平均推理时间为43.428ms，中位推理时间43.187ms，总推理次数74986；
YOLO V3平均推理时间为21.083ms，中位推理时间21.065ms，总推理次数149300；
Real-ESRGAN平均推理时间为1016.636ms，中位推理时间1016.536ms，总推理次数3539。
