Test GPU IA

Introduction

AI GPU Test répond: « Ce navigateur peut-il utiliser mon GPU pour des charges de travail de type IA? » Il effectue plusieurs vérifications importantes pour les démos d'IA locales, les applications WebGPU et les modèles sur l'appareil – il ne s'agit pas d'une référence de jeu.

L'outil rapporte:

• Score de préparation à l'IA (0 à 100) avec un verdict en langage simple
• WebGPU — nom de l'adaptateur et limites de la mémoire tampon
• WebGL2 — Détection du fournisseur/moteur de rendu et du rendu logiciel
• WebNN — sinavigator.mlest exposé (lorsque le navigateur le prend en charge)
• Référence matricielle — La matrice WebGPU se multiplie avec l'estimation GFLOPS, le timing et la validation de la somme de contrôle
• FPS optionnel 10 s de santé mentale WebGL (passe légère de Mandelbrot)

Il ne s'agit pas de diagnostics MLPerf, CUDA ou VRAM. Il s'agit d'un signal de préparation locale du navigateur avant de faire confiance à un LLM WebGPU, un outil d'image ou une page ML côté client.

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Comment fonctionne le test

1. Détection de fonctionnalités (parallèle)

Sur Exécuter le test GPU AI, l'outil simultanément:

1. WebGPU —navigator.gpu.requestAdapter()→requestDevice(), lisez les informations sur l'adaptateur etdevice.limits.
2. WebGL2 — créez un contexte WebGL2 sur le canevas, lisez le fournisseur/le moteur de rendu (etWEBGL_debug_renderer_infolorsque cela est autorisé).
3. WebNN — sinavigator.ml.createContextexiste, essayez de créer un contexte.

Le logiciel de secours signale les moteurs de rendu correspondant à SwiftShader, llvmpipe ou « logiciel », ce qui signifie que le navigateur peut se trouver sur un chemin CPU, et non sur votre GPU discret ou intégré.

2. Score de préparation

Des points sont attribués pour:

Signal	Poids (environ)
Adaptateur WebGPU + appareil OK	35
WebGL2 disponible	15
WebGL2 non rendu par logiciel	15
Contexte WebNN OK	10
Benchmark matriciel terminé	10
La somme de contrôle correspond à la référence du processeur	5
Niveau GFLOPS supérieur	5 à 10

** Bandes de verdict: **

Score	Verdict	Signification typique
80-100	Strong	WebGPU + WebGL2; calcul terminé; pas de moteur de rendu logiciel évident
55-79	Limited	Pile partielle ou calcul modeste: de petites expériences d'IA peuvent fonctionner
0-54	Weak	WebGPU manquant, accélération bloquée ou rendu logiciel

3. Référence de multiplication matricielle

Lorsque WebGPU est disponible, un compute shader multiplie deux matrices flottantesN×N(N= 128, 192 ou 256).

• GFLOPS ≈2N³ / time(nombre de FLOP standard pour le matmul carré)
• Temps de calcul: moyenne de plusieurs envois de GPU après le préchauffage
• Somme de contrôle — somme des sorties par rapport à une référence CPU; Valide signifie que le résultat du GPU correspond dans les limites de tolérance

Les mathématiques matricielles sont au cœur des transformateurs et de nombreux modèles de vision – un proxy pratique pour le calcul GPU de style inférence dans le navigateur.

4. Vérification WebGL 10s facultative

Exécute une passe Mandelbrot plus légère (moteur partagé avec GPU Stress Test) pendant dix secondes et rapporte le FPS moyen. Utile lorsque WebGPU réussit mais que la page semble toujours lente – sépare la préparation au calcul de la fluidité graphique de base.

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Comprendre chaque sortie

Score de préparation à l'IA

De quoi s'agit-il: Résumé pondéré de la disponibilité des API, du risque de repli et de la réussite du calcul matriciel.

Comment le lire: Utilisez le score pour aller/prudence/réparer les paramètres — et non pour acheter du matériel. Un 90 sur un MacBook et un 90 sur un poste de travail ne sont pas des performances absolues équivalentes.

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Carte de calcul WebGPU

Statut	Signification
OK	Adaptateur et périphérique obtenus: le navigateur peut exécuter le calcul WebGPU
Fail	Nonnavigator.gpu, adaptateur nul ou demande de périphérique bloquée

La ligne de l'adaptateur affiche le nom/la description lorsque le navigateur exposeadapter.info.

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Carte graphique WebGL

Statut	Signification
OK	Chaîne de rendu de style matériel
Warn	Logiciel de rendu (SwiftShader / llvmpipe)
Fail	Le contexte WebGL2 a échoué

Même avec WebGPU, un mauvais chemin WebGL signifie souvent que l'accélération matérielle globale est désactivée.

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Carte API WebNN/NPU

Statut	Signification
OK	navigator.ml.createContext()réussi
Warn	API manquante ou contexte bloqué: courant; de nombreuses applications utilisent encore WebGPU

WebNN peut être acheminé vers un GPU, un NPU ou un CPU en fonction du navigateur et du système d'exploitation – la prise en charge continue d'évoluer.

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Carte de secours logicielle

Échec lorsque WebGL signale un moteur de rendu CPU. Corriger avant de faire confiance à GFLOPS: activez l'accélération matérielle, mettez à jour les pilotes GPU, désactivez les indicateurs GL logiciels forcés, quittez les sessions de bureau à distance uniquement si possible.

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Estimation GFLOPS

Qu'est-ce que c'est: Dérivé uniquement du matmul WebGPU chronométré.

Mesuré: Débit relatif du WebGPU du navigateur pour cette taille de matrice.

Non mesuré: Cœurs Tensor, opérations ML FP16/BF16, cœurs CUDA ou performances de l'IA dans le cloud.

GFLOPS (relatif au navigateur)	Lecture approximative
< 5	Chemin très lent: vérifiez le rendu du logiciel ou l'économie d'énergie
5 à 20	Modeste: GPU intégré ou configuration lourde
20+	Calcul du navigateur plus puissant (toujours pas de classe CUDA native)

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Temps de calcul / Taille de la matrice / Somme de contrôle

• Taille de la matrice —128,192ou256par côté (boutons prédéfinis).
• Temps de calcul — temps d'envoi moyen du GPU (ms); plus bas est plus rapide en même tempsN.
• Somme de contrôle valide — La sortie du GPU correspond à la référence du CPU; Une incompatibilité suggère un bug du pilote ou une erreur de relecture: réessayez.

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Ce que mesure ce test

Mesuré	Méthode
Disponibilité du WebGPU	Adaptateur + appareil
Chemin d'accélération WebGL2	Contexte + chaîne de rendu
Exposition WebNN	Sondenavigator.ml
Risque de rendu logiciel	Heuristique du moteur de rendu
Débit de calcul matriciel	WebGPU matmul GFLOPS
Exactitude des résultats	Somme de contrôle CPU vs GPU

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Ce que ce test ne mesure PAS

Non mesuré	Why
Taille/utilisation de la VRAM	Pas d'API VRAM complète dans les navigateurs
Température du processeur graphique	Aucun accès au capteur
CUDA / ROCm / IA native métal	Différents temps d'exécution
Charge de modèle / jeton/s pour les LLM	Aucun modèle livré dans cet outil
Notes NPU TOPS	WebNN peut ne pas exposer les détails
Classement multi-navigateurs	Les moteurs et les politiques diffèrent

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Safety

• Les préréglages matriciels sont petits de par leur conception (max 256×256) – plus sûrs qu'un stress illimité.
• Un préréglage important sur les anciens GPU intégrés peut encore réchauffer l'appareil – arrêtez-vous s'il est inconfortable.
• Fermez les autres onglets gourmands en GPU pour des résultats plus propres.
• Les politiques d'entreprise peuvent bloquer entièrement WebGPU: le score reflète la politique du navigateur, pas nécessairement un matériel défectueux.

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Cas d'utilisation courants

1. Avant d'essayer une démo de navigateur LLM ou WebGPU

Objectif: Confirmez que WebGPU fonctionne avant de consacrer du temps au téléchargement d'un modèle.

Exécuter: Préréglage standard, score ≥ 80, carte WebGPU OK, somme de contrôle valide.

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2. Ticket d'assistance « WebGPU ne fonctionne pas »

Objectif: L'utilisateur colle Copier les résultats: le support voit l'erreur d'adaptateur, le moteur de rendu logiciel et le bloc de stratégie.

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3. Après la mise à jour du pilote ou du navigateur

Objectif: Même préréglage avant/après: comparez les GFLOPS et le score.

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4. Ordinateur portable à double GPU: quel GPU le navigateur utilise-t-il?

Objectif: Lire l'adaptateur WebGPU + le moteur de rendu WebGL; attribuez le navigateur à « Hautes performances » dans les paramètres graphiques Windows et retestez.

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5. Distinguer la préparation à l'IA et le stress graphique

Need	Tool
WebGPU + matmul + WebNN	Test GPU AI (cette page)
Charge soutenue de FPS/graphiques thermiques	Test de contrainte GPU
Charge de travail du processeur	Test de contrainte du processeur

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Outils associés

• GPU Stress Test — stress soutenu du FPS WebGL2 Mandelbrot après la réussite de la préparation du WebGPU.
• CPU Stress Test — Charge de travail multicœur lorsque le goulot d'étranglement peut être le CPU, pas le GPU.
• Memory Test — marge de tas d'onglets avant de charger de grands modèles d'IA de navigateur.
• Device Info — environnement et contexte du navigateur pour la même session.