飞牛相册 AI 硬件加速实测报告

飞牛相册 AI 硬件加速实测报告

自测为主，社区信息为辅。数据截至 2026-09-15：Intel 四代 A/B/C 实测已齐，AMD 侧待补基准（4.5 只有 GPU 被调用的证据，无速率与内存读数）。

测速流程与判定口径从略；本文只记结论与实测数据。

一、飞牛相册AI模块

相册 AI 是一组常驻本机、全部本地推理、不联外网的服务（表中前六行跑模型，后三行排查 GPU 调用时一起看）：

推理链路按平台分：Intel → OpenVINO、AMD → ROCm + MIGraphX，硬件门槛不同。

二、实测机器配置与可用性

代次只能按 SKU 判，别拿 dmesg 那行 version 当代次——它报的是 display version（J4025 为 10.00、i3-7100T 为 9.00）；i915 把三个版本分开报，同一台 J4025 的 i915_capabilities 实测 graphics version: 9 / media version: 9，AI 走的是渲染/计算引擎，OpenVINO 自报 GPU_UARCH_VERSION = 9.4.0（见 4.1）；6305 自报 arch=v12.0.0（见 4.4），同代内部的 12.x 细分不按 SKU 猜。同代 SKU：Gen9 = J4025 / J4125 / J5005；Gen9.5 = i3-7100T / i3-8100 / i5-8400；Gen11 = N5095A / N5105 / N6005；Gen12 = 6305 / N100 / N150 / i3-N305。

发布年份也不代表架构：J4025 / J4125 属 Gemini Lake Refresh（2019-11 发布），比 i3-7100T（2017-01）/ i3-8100（2017-10）晚两年多，但核显仍是 Gen9 LP 的 UHD 600 / 605，Refresh 只提了频率——核心还是 14nm Goldmont Plus，无超线程。

注 1：AI 内存增量按执行路径分记

注 2：素材同一批（1398 张 = jpeg 1331 + mp4 67），四台一致，fingerprint 各轮前后自洽。前三轮（6305 / i3-7100T / N5095A）经千兆 SMB挂载，J4025 轮改挂 6305 的 fnOS 共享（CIFS）——均非被测机本地盘。

三、实测性能总表（A/B/C 各 120 秒）

同素材、同规程，单跑 120 秒。

每 EU 分类吞吐四台重合（分类是纯 GPU 任务，故是唯一可跨机的相对指标）：0.507 / 0.534 / 0.536 / 0.500，离散度 ±3.6%——img2vec 在这四代上是同一套执行效率，跨代差异全部来自 EU 规模。该式把 EU 数当规格比、不乘频率，应读作经验拟合而非架构结论。

并发衰减（单跑 → 并发）

并发是分摊，不是过载：四代核显并发时都被榨满（客户端合计 97.9%–100.2%），两个服务按比例切时间——人脸都在 −41% ~ −47%、分类都在 −22% ~ −39%，十二轮零 HANG。

换机收益不均衡：Gen11 → Gen12 人脸单跑 1.66×（并发 1.85×）、分类单跑 3.01×（并发 3.88×）；Gen9 → Gen9.5 人脸 1.57×（并发 1.61×）、分类 2.03×（并发 2.15×）。两档换机指向同一件事：分类是纯 GPU 瓶颈，换核显直接兑现（涨幅≈EU 比）；人脸压不满核显，换 CPU / 核显收益都有限。

四、逐台实测详情

4.1 J4025（Gen9 LP）——能用（2026-09-14 复测，推翻旧版结论）

取证：2026-09-14 · 相册 0.9.13 / 系统 1.2.0604 · 内核 6.18.18.c1032-trim

旧版结论作废：旧版记录的是核显故障后飞牛降级 device:CPU 并限 1 核、永久停在 CPU，从未跑过 A/B/C：

该轮相册与系统版本都没记下来，是这台机器最大的证据缺口。当前版本上这套故障一次都没复现——三轮 A/B/C 的 device / device_end 全为 GPU，窗口内 hang=0 rcs0=0 fallback=0 recover=0，clients 每帧可见服务名与 PID。

性能数据（120 秒窗口）

clients 归属：A → face_det 67.0%（60/60 帧）；B → img2vec 97.4%（60/60 帧）；C → img2vec 61.4% + face_det 37.0%。GPU 频率均值 396.9 / 558.2 / 592.3 MHz，A、B 轮峰值 526.9 / 614.1 MHz。

核显规格取证——用相册自带的 OpenVINO 直接问它实际在跑什么（2026-09-14 实测，ov.Core().get_property("GPU", ...)）：

clinfo 一致：Max compute units = 12、OpenCL 3.0 NEO、驱动 24.35.30872.36。dmesg 的 display version 10.00（显示引擎）与这里的 arch=v9.4.0（计算引擎）不是一回事。

与 i3-7100T 横比（同素材、同相册版本，同为 2 核档）

分类 49.3% ≈ EU 数之比 12/24 = 50%，又一处「分类速度近似线性于 EU 规模」的证据；人脸 63.6% 明显高于 EU 比，因为人脸本就压不满核显（A 轮 rc6 仍空 31.8%）。

发现的问题：

• NPU 插件地雷本机复现，但不在推理路径上：本机 CPU 只有 sse4_1 / sse4_2、无 AVX（Goldmont Plus），ov.Core() 构造正常，但 available_devices 触发设备枚举时直接 SIGILL（rc=132）；把相册内置的 libopenvino_intel_npu_plugin.so 改名后立刻恢复 ['CPU','GPU']，因果坐实（OpenVINO 2024.4 已知 BUG，官方已收录未修，见第六节）。推理路径不受影响——face_det / img2vec / txt2vec 三个二进制不含 available_devices / NPU 字样，A/B/C 十二个窗口内从未触发。

• 旧版「GPU HANG + ProgramBuilder build failed」的真因仍未坐实：旧版日志是 OpenCL / i915 侧签名（clWaitForEvents -14），与 NPU 的 illegal instruction 不是一回事（旧版日志里没有该签名）。本次复测这两个签名一次没出现，故旧版「i915 对 Gemini Lake compute 支持有缺陷」的归因只能标记为「旧版本、版本号未记录」，不能当作已验证的结论。

• dmesg 那行 version 10.00 是显示引擎版本，不是显卡代次（Found geminilake (device ID 3185) integrated display version 10.00）——i915_capabilities 实测 graphics version: 9 / media version: 9，AI 走计算引擎（OpenVINO 自报 arch=v9.4.0）。J4025 不是 Gen10 显卡，按 SKU 是 Gen9 LP，与 12EU 的 UHD 600 对得上。GuC glk_guc_70.1.1.bin 已加载、HuC authenticated for all workloads。

• 内存带宽对本机有利：本机双通道，i3-7100T 是单条单通道（见 4.2）——核显推理吃带宽，横比时记住这一条。

• 实操：1398 张只跑智能分类约 3.9 小时（i3-7100T 约 1.9 小时）；并发跑两者时人脸腰斩（−46.6%）。

4.2 i3-7100T（Gen9.5）——能用

取证：2026-09-14 · 相册 0.9.13 / 系统 1.2.0604

三轮 A/B/C 全部落在 device: GPU；clients 归属确认 face_det 61/61 帧、img2vec 64/64 帧、并发 img2vec 78.5% + face_det 21.7%；七项稳定性计数器增量全 0，fingerprint 三轮前后一致。

性能数据（120 秒窗口）

分类每 EU 吞吐 0.507；智能分类满载时 GPU 频率到过 ~1052 MHz（均值 1029.8）。

发现的问题：

• 口径：内核那行 device ID 5912 ... version 9.00 报的同样是 display version（本机显示引擎 9、J4025 是 10），不是显卡代次；本机渲染/计算引擎按 SKU 是 Gen9.5，理由见 4.1，别拿这行跨机比代次。无 Turbo——cpuinfo_max_freq = base_frequency = 3400000 kHz，3.4G 既是基频也是上限。本机是 8G 单条单通道（另三台双通道），绝对值别跨机横比。

4.3 N5095A（Gen11）——能用

取证：2026-09-13 · 相册 0.9.13 / 系统 1.2.0604

intel_gpu_top -J 确认 img2vec RCS 88%–105%、face_det 8.5%–53%、txt2vec 56 秒内完成约 80 次推理，三个服务均上核显。

性能数据（120 秒窗口）

分类每 EU 吞吐 0.534。

发现的问题：

• GPU HANG 与降级回迁都是手动停服务的副作用，不是本机缺陷——A/B/C 测量窗口内零发生。日志签名与「为什么会来回」见第六节。

4.4 6305（Gen12）——能用

取证：2026-09-13 · 相册 0.9.13 / 系统 1.2.0604

两模块 clients 归属确认：A → face_det 23.6%，B → img2vec 97.2%，C → img2vec 81.7% + face_det 18.6%。

性能数据 · A/B/C（统一素材包，120 秒窗口）

分类每 EU 吞吐 0.536。

真实库资源占用（2026-09-14，非 A/B/C 素材包——真实照片库，张/分不可与上表横比）

「已用」= MemTotal − MemAvailable（摘掉可回收缓存的标准口径）；「核显 GEM」= /sys/kernel/debug/dri/0/i915_gem_objects 首行字节数，是本机 Intel 核显唯一的显存口径（无独立显存）。

发现的问题：

• 2 核是硬上限：并发时整机 CPU 95.9%，真实库场景 98.4%（2C/2T 打满）。并发跑人脸 + 智能识别，是拿人脸的产能去换智能识别的——真实库实测人脸腰斩（91.5 → 41.2 张/分，−55%），而 GPU 受限的 img2vec 几乎不掉（25.6 → 23，−10%）。

4.5 8745HS（RDNA3 780M）——AMD 实测可用

取证：2026-09-01 · 系统资源管理器 GPU 页 + rocm-smi --showuse。

ROCm 7.2 + MIGraphX，人脸识别 GPU 参与确认：GPU 22%、Compute 22%、65°C。无张/分数据，速率待补——这台只证明了「AMD 侧能真的调用 GPU」，没给速度。

五、机制背景与社区对照（辅助）

5.1 Intel 侧：降级机制与版本背景

无 GPU 加速时飞牛降级 CPU 推理并限 1 核。OpenVINO 的 CPU 推理按代次分级（Xeon = AVX-512、Core = AVX2、Atom = SSE），老 Atom 系最慢。版本背景：人脸识别模型 V1.0.1 起官方支持 Intel GPU（随相册 v0.8.50 / fnOS v0.9.18 生效），与 6305 实测（face_det CPU + GPU 并行）吻合；旧版「img2vec SIGSEGV 自杀」的修复版本见第六节。

5.2 AMD：能激活 ≠ 会调用（卡在 rocBLAS 内核）

「能激活」≠「会调用」——AMD 侧最容易踩的坑，分两层：

• 设备枚举层：装 ROCm 后 rocminfo 能列出核显 → 相册 AI 设置页开关点亮、显示「已启用」（v1.1.29 优化了启用重试与 GPU 型号显示，开关更容易点亮）。

• 推理执行层：rocBLAS 缺该 arch 内核 → MIGraphXExecutionProvider 加载失败 → ONNX Runtime provider 只剩 ['CPUExecutionProvider'] → 进程带着 --model_format MIGRAPHX --device GPU 启动却静默回落 CPU，rocm-smi --showuse 恒为 0%。

门槛在上游：官方宣传的「GCN5→RDNA4 全覆盖」指的是驱动层的识别与转码兼容，不等于 AI 推理后端有对应 kernel。ROCm 7.2 的 rocBLAS 自带内核只有这些架构：

限定：该列表来自社区排查 gfx90c 问题时的记录，不是官方权威清单——飞牛的 MIGraphX 是否自带某些 arch 的 kernel 只有实测能确认；已知反例 780M（gfx1103）不在列表内却实测可用。可确定的是上游态度：Vega 在 ROCm 6.x 之后已被 AMD 官方放弃，gfx902 / gfx909 从未进过官方支持列表。

社区实测与列表对照：

读法：可支持面是 RDNA3 及以上、且核显规模足够——同为列表内，40CU 的 8060S 实测优秀，16CU 的 890M 却调度不充分，进了列表只保证「能跑」，不保证「跑得快」。

飞牛社区《fnOS 系统支持显卡范围验证表》口径一致：相册 AI 支持以 RDNA2–RDNA4 为主；影视解码支持 GCN5 / Vega / RDNA1–RDNA4 及上述 APU——即 Vega 系在「影视」列、不在「相册 AI」列。

结论：列表用于预判，实测 GPU 占用才是终判。

前置条件：fnOS v1.1.29（2026-04-16）起支持 AMD GPU 做相册人脸识别与智能识别，需先在应用中心（不要手动下 deb）装 AMD ROCm 7.2 与 飞牛 AI 引擎（AMD MIGraphX）（落地路径约 /var/apps/trim.ai-runtime-amd-migraphx/），装完完整重启一次（仅后台刷新不加载新驱动）。该版本内核升到 6.18.18，升级过内核后需重装此前手动装的显卡驱动，否则设备列表可能为空。

六、飞牛系统 / App 层面的问题

以下问题与具体机型无关——是 fnOS 系统或相册 App 自身的行为与缺陷，跨机型一致，故从各机型小节里抽出来集中记。每条都注明发现日期与涉及版本；机型专有的问题（如 J4025 旧版那条 GPU HANG——归因至今未坐实，见 4.1）仍留在第四节对应机型下。

别把两个 SIGSEGV 混成一个：表中「img2vec SIGSEGV 自杀」是旧版已知 bug，1.2.0604 起已修；而 1.2.0604 上观测到的偶发 SIGSEGV（i3-7100T 3 次、J4025 5 次，跨 3 个服务）是手动停服务的副作用，与那个已修的 bug 不是同一回事，也不是稳定性缺陷。

七、核心结论与选型建议

1. Intel：核显 Gen ≥ 12 稳妥；Gen11 / Gen9.5 / Gen9 均已实测可用。

2. AMD：RDNA3 及以上有可用实证；Vega 全系与 RDNA2 核显预期回落 CPU。

3. 任务瓶颈不同：人脸多受 CPU / 时延限制（face CPU 47.4% / 94.4% / 75.1% / 52.1%，GPU 只用 23.6%–67.3%）；智能分类是纯 GPU 任务（R3D 96.8%–99.2%、rc6 掉到 0.8%–3.2%），随 EU 数近似线性（四台每 EU 吞吐 0.500–0.536）。只测一个任务就下代际结论会错。

4. 换机收益不均衡：分类换核显直接兑现（Gen11→Gen12 单跑 3.01×；Gen9→Gen9.5 单跑 2.03×，逼近 EU 数之比 2.0）；人脸压不满核显，换 CPU 或核显收益都有限（1.66× / 1.57×）。

5. 内存门槛：相册「增强模型」需 ≥8G；6305 核显路径 AI 增量约 0.9G / 单模块、1.6G / 并发。

6. 选型：

   • 跑相册 AI（GPU 加速）——Intel 选 Gen12 及以上（Tiger Lake 的 UHD 48EU / UHD 730/770 / Alder-N N100、N150、i3-N305）；AMD 选 RDNA3 及以上且规模越大越好（780M / 8060S）；Vega、RDNA2 核显不要指望。若一次导入整库且要求无人值守跑完，Gen11 换 Gen12 值：折算 2.1 万张整库首扫，只跑智能分类约 14 小时 vs 41 小时。

   • 只做存储、不用相册 AI GPU——AMD Vega 平台可接受，AI 走 CPU（限 1 核，慢；300U 那档 2.6 万张约 10–12 小时）。Gen9（J4025）已复测可用（见 4.1），但智能分类只有 6.00 张/分——能用，只是慢：整库 2.1 万张只跑智能分类约 58 小时，属「挂一晚上不够、挂一周末刚好」那一档。

   • Intel 现役推荐：性价比 N100 类；最强档 i3-12100 / i5-12500（AV1 全解码）。

附录 A：CPU 选型对比与相册 AI 吞吐预估

附录 A 为 CPU 选型对比。前 10 列为规格与参考跑分、非实测数据，仅供选机参考；「核显」列写作「型号 · 代数」——Intel 记 i915 代次、AMD 记图形架构，与「架构」列的 CPU 架构不是一回事（见第二节）；末 3 列只评估 Intel 核显路径（2026-09-14 依四台实机读数重估），AMD 五行不给数（见下表后的注）。行序：Intel 按核显代次升序，AMD 按图形架构升序。

注（末两列的估法，2026-09-14 依四台实机重估）：加粗 = 第四节实测值（同素材、同规程、120 秒窗口）；~ = 按实测拟合式外推，不是实测；两列的 — = 本表不给数（AMD 五行未评估）。

Intel 两条拟合式（四点实测锚定：Gen9 12EU / Gen9.5 24EU / Gen11 16EU / Gen12 48EU）：

• 智能分类 ≈ 0.51 × EU：纯 GPU 任务，跨四代每 EU 吞吐 0.507 / 0.534 / 0.536 / 0.500（离散度 ±3.6%），是同一套执行效率；不乘频率——核显频率从 558 到 1030 MHz 都不影响该式，属经验拟合，不是架构结论。

• 人脸识别 ≈ 370 × EU / (EU + 24)：明显亚线性——EU 涨 4 倍（12→48），吞吐只涨 2.03×（121.91→247.4）。该式由 Gen9.5 / Gen11 / Gen12 三点拟合（最大残差 3.4%），J4025（Gen9，12EU）作为第四个独立点在 1.2% 残差内命中（预测 123.3、实测 121.91）——形态等于串行流水线：每张照片先付一笔与 EU 无关的固定开销（CPU / 时延，约 0.16 s/张），再付一笔与 EU 成反比的开销。EU 再大也只到约 370 张/分（拟合外推出的上界，非架构上限）。

• 人脸不能按规格排序推：四台实测机的 CPU 差异极大（2c2t@1.8G / 2c2t@2.0G / 2c4t@3.4G / 4c4t Gen11），按单核、多核、EU 任一规格线性排序都对不上——亚线性是实测出来的。

• 外推风险：N100 / N150 都是 UHD 24EU，落在实测区间内，风险小；且两者是 4 核，串行开销那项可能比 6305 的 2 核宽裕，实测有机会高于 ~185。

注（「核显」列口径）：Intel 按 i915 代次记，但别拿 dmesg 那行 version 当代次——它报的是 display version，理由与实测见第二节。AMD 按图形架构记，Vega 三代同为 GCN5，与 RDNA2 / RDNA3 是否可跑 AI 的差异见第七节第 2 条。

注（跑分口径/来源）：单/多核跑分由 GB5 改为 GB6，数据取自 cpu-monkey 聚合，并经 Geekbench 官方库交叉核对；核显 FP32(GFLOPS) ≈ 着色器数 × 2 × 核显频率，来源同上。

有争议的结论以正文实测为准。

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