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字节跳动正式发布中国首个AI原生集成开发环境工具AI IDE——AI编程工具Trae国内版。 该工具模型搭载doubao-1.5-pro支持切换满血版DeepSeek R1V3 可以帮助各阶段开发者与AI流畅协作更快、更高质量地完成编程工作提升开发效率。
安装试用后效果确实不错无论是编程还是开发环境的自动化构建都能实现较高程度的自动化。
本文演示了一个实际编程案例在一台配备Intel CPU和集成显卡的个人PC上对比GPU/CPU在一些耗时运算方面的性能差异并通过图表展示对比结果。涉及基本的神经网络模型 编程如python环境配置、矩阵运算、前向传播、反向传播基于Intel集成显卡GPU的开发环境配置等。
运行环境
builder模式实施任务
向Trae描述任务需求
本机是 i7-1260P Iris Xe 16G内存 请编写程序对比一下使用CPU和GPU进行某些深度学习运算的性能差异。
只需根几秒的时间 trae就已经完成了代码编写 gpu_cpu_benchmark.py并输出了python环境依赖库清单requirements.txt 生成依赖并自动安装
requirements.txt如下图所示当然依赖文件并不是一步到位 直接生成的。而是经历了多个版本的叠代。 比如 一开始trae推荐的是以下版本的torch
pip install torch2.3.0 torchvision0.18.0 intel-extension-for-pytorch2.3.0 memory-profiler0.61但是因版本匹配问题失败因此 trace又调整了软件包版本。
包括在使用intel集成显卡的时候与Nvidia GPU编程不同 trae提示
检测到PyTorch安装需要额外源地址现在添加Intel官方源重新安装依赖。
pip install -r requirements.txt --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/xpu/us/评测程序运行
测评程序分别使用cpu、XPU(即intel的集成显卡)进行矩阵运算、前向传播、反向传播等方面的运算。 GPU满负荷工作 评测结果
评测程序最终自动输出了评测结果如下图所示。结果表明 这台集成显卡的GPU性能实在一般 只有矩阵运算比CPU强其他方面如前向传播、反向传播和内存使用都比CPU要弱。后续有机会换个显卡再试。
这台集成显卡的GPU性能实在一般 只有矩阵运算比CPU强其他方面如前向传播、反向传播和内存使用都比CPU要弱。后续有机会换个显卡再试。
