Deep X G20系列性能测试报告

测试日期: 2025年5月

测试版本: v1.9

测试机构: DeepAll Technologies（硅谷）性能实验室

执行摘要

Deep X G20系列在全面的性能测试中展现出卓越的AI计算能力，特别是旗舰型号G20 Pro Max，其1824 TOPS的综合算力在多项测试中超越了NVIDIA DGX Spark。本报告详细记录了在不同工作负载下的性能表现。

关键发现

测试环境

硬件配置

测试平台 CPU GPU 内存 存储
Deep X G20 Intel Core Ultra 7 265F (20核) RTX RRO 2000 (8GB) 96GB DDR5-6400 2TB NVMe Gen4
Deep X G20 Pro Intel Core Ultra 7 265 (20核) RTX RRO 4000 (16GB) 128GB DDR5-6400 4TB NVMe Gen4
Deep X G20 Pro Max Intel Core Ultra 9 285 (24核) RTX RRO 5000 (24GB) 192GB DDR5-6400 4TB NVMe Gen4
NVIDIA DGX Spark 20核 ARM处理器 集成GPU 128GB LPDDR5x 1TB NVMe

软件环境

性能测试结果

1. 大语言模型推理性能

LLaMA 70B 推理测试

测试条件: 批量大小=1，序列长度=2048，4-bit量化

型号 吞吐量 (tokens/s) 首字延迟 (ms) 相对性能
NVIDIA DGX Spark 185 142 100% (基准)
Deep X G20 156 168 84%
Deep X G20 Pro 245 107 132%
Deep X G20 Pro Max 338 78 182%

GPT风格模型性能 (13B参数)

测试条件: FP16精度，批量大小=8

型号 批处理吞吐量 (req/s) 平均延迟 (ms) GPU利用率
NVIDIA DGX Spark 12.5 640 78%
Deep X G20 15.2 526 85%
Deep X G20 Pro 24.8 323 92%
Deep X G20 Pro Max 31.6 253 94%

2. 图像生成性能

Stable Diffusion XL 测试

测试条件: 1024×1024分辨率，50步采样

型号 生成速度 (img/min) 批量16张 (秒) VRAM使用
NVIDIA DGX Spark 18 53.3 N/A
Deep X G20 12 80.0 7.2GB
Deep X G20 Pro 20 48.0 14.5GB
Deep X G20 Pro Max 30 32.0 21.8GB

3. 计算机视觉性能

YOLOv8 实时检测

测试条件: 1080p视频流，YOLOv8x模型

型号 FPS 延迟 (ms) mAP@0.5
NVIDIA DGX Spark 67 14.9 0.89
Deep X G20 85 11.8 0.89
Deep X G20 Pro 142 7.0 0.89
Deep X G20 Pro Max 195 5.1 0.89

4. AI训练性能

BERT-Large 微调

测试条件: 批量大小=32，序列长度=512

型号 训练速度 (samples/s) 收敛时间 (小时) 能耗 (kWh)
NVIDIA DGX Spark 320 8.2 1.39
Deep X G20 285 9.2 2.76
Deep X G20 Pro 480 5.5 1.65
Deep X G20 Pro Max 570 4.6 1.38

5. 多模态AI性能

CLIP模型推理

测试条件: 图文匹配任务，批量大小=128

型号 吞吐量 (pairs/s) CPU利用率 GPU利用率
NVIDIA DGX Spark 850 45% 72%
Deep X G20 920 38% 88%
Deep X G20 Pro 1,450 42% 91%
Deep X G20 Pro Max 1,880 35% 93%

能效分析

性能功耗比 (TOPS/W)

型号 峰值功耗 (W) AI算力 (TOPS) 能效比 (TOPS/W)
NVIDIA DGX Spark 170 1000 5.88
Deep X G20 300 798 2.66
Deep X G20 Pro 300 1334 4.45
Deep X G20 Pro Max 300 1824 6.08

实际工作负载能耗

在24小时连续推理测试中：

软件生态系统兼容性

框架支持测试结果

框架/工具 Deep X G20系列 NVIDIA DGX Spark
PyTorch ✅ 100% ✅ 需要ARM版本
TensorFlow ✅ 100% ✅ 部分功能受限
ONNX Runtime ✅ 100% ✅ 100%
CUDA/cuDNN ✅ 100% ✅ 100%
OpenVINO ✅ 原生支持 ❌ 不支持
DirectML ✅ Windows原生 ❌ 不支持
Docker/K8s ✅ 100% ✅ 需要ARM镜像

开发工具链

实际应用场景测试

1. 智慧零售场景

测试内容：32路1080p监控视频实时分析

指标 Deep X G20 Pro Max NVIDIA DGX Spark
并发处理路数 32 20
人脸识别准确率 99.2% 99.1%
行为分析延迟 <50ms <80ms
24小时稳定性 100% 100%

2. 医疗影像分析

测试内容：CT图像3D重建与病灶检测

指标 Deep X G20 Pro Max NVIDIA DGX Spark
3D重建速度 2.3秒/组 4.1秒/组
检测准确率 96.8% 96.5%
批处理能力 50组/小时 28组/小时

3. 工业质检

测试内容：PCB板缺陷检测，4K分辨率

指标 Deep X G20 Pro Max NVIDIA DGX Spark
检测速度 120片/分钟 72片/分钟
误检率 0.02% 0.03%
最小缺陷 0.1mm 0.1mm

稳定性与可靠性测试

长期运行测试（168小时）

测试项目 Deep X G20 Pro Max 测试结果
连续运行时间 168小时 ✅ 通过
性能衰减 <1% ✅ 优秀
内存泄漏 未检测到 ✅ 通过
温度稳定性 65°C±3°C ✅ 稳定
错误率 0 ✅ 完美

压力测试

在100% GPU负载下连续运行24小时：

总结与建议

性能优势总结

  1. Deep X G20 Pro Max 在大多数AI工作负载中展现出显著的性能优势
  2. x86架构带来的软件兼容性优势明显，减少了迁移成本
  3. 24GB显存为大模型部署提供了更多可能性
  4. 能效比达到业界领先水平

应用场景建议

场景 推荐型号 理由
入门级AI开发 G20 性价比最高，满足基础需求
企业级部署 G20 Pro 平衡的性能和成本
高性能计算 G20 Pro Max 最强性能，适合关键任务
边缘推理 G20/G20 Pro 功耗可控，性能充足
大模型服务 G20 Pro Max 大显存，高吞吐量

投资回报分析

基于当前的性能测试结果，Deep X G20 Pro Max相比同类产品：

测试说明：

© 2025 DeepAll Technologies. 版权所有