내 GPU 성능 테스트
설치 없이 현재 PC의 GPU에서 Compute, Memory, AI Matrix 연산을 직접 실행해 측정합니다.
실제 GPU 벤치마크
각 테스트를 자동 보정해 너무 짧은 측정을 피하고, 여러 번 실행한 중앙값을 사용합니다.
YOLO 학습 설정
YOLO 학습 설정
YOLO11 Small · 640 · Detection
9.4M params · 21.5B FLOPs @ 640
선택한 YOLO 모델과 Image Size에 따라 VRAM과 학습 속도 추정이 달라집니다. Dataset Images와 Epochs는 예상 학습시간 계산에 사용합니다.
브라우저가 정확한 GPU 모델명을 숨길 수 있어 사용자가 직접 선택합니다. WebGPU 성능 측정은 선택값과 별도로 실제 GPU에서 수행됩니다.
Compute
반복 FMA 기반 shader 연산 처리량
Memory
Storage buffer 읽기 + 쓰기 처리량 proxy
AI Matrix
1024×1024 tiled matrix multiplication
실제 배포에서는 HTTPS가 필요합니다. localhost 개발 환경에서는 WebGPU를 테스트할 수 있습니다.
WebGPU Benchmark
테스트를 시작하면 현재 PC의 GPU에서 실제 Compute / Memory / Matrix 연산을 실행합니다.
v2 측정 방식
빠른 GPU에서도 submit 오버헤드가 결과를 지배하지 않도록 각 workload 반복 횟수를 자동 조절합니다. GPU Timestamp를 지원하면 compute pass 내부 시간을 우선 사용하고, 지원하지 않으면 충분히 긴 workload의 wall-clock 시간을 사용합니다.
다음 단계
이 v2 점수를 RTX 5060의 실제 CUDA/PyTorch/YOLO 실측 결과와 연결해 WebGPU 점수 → YOLO Recommended Batch / 학습 속도 보정 모델을 만들 예정입니다.
중요
WebGPU는 PyTorch CUDA 학습과 동일한 API가 아닙니다. 현재 단계에서는 WebGPU 결과만으로 정확한 YOLO Batch나 학습시간을 확정하지 않습니다.
사용 방법
- 브라우저에서 GPU 테스트를 시작하세요.
- 워크로드와 테스트 조건을 선택하세요.
- 완료 후 성능 지표와 참고용 YOLO 결과를 확인하세요.