Geekbench представив новий тест продуктивності ШІ-систем на ПК під назвою Geekbench AI. Це набір для бенчмаркінгу з методологією тестування для машинного навчання, глибокого навчання і робочих навантажень, орієнтованих на ШІ, який пропонує кросплатформеність і показники реального робочого навантаження.
Розробники можуть використовувати його для забезпечення однакового досвіду роботи своїх додатків на різних платформах, а інженери – для вимірювання архітектурних поліпшень. Користувачам же інструмент стане в пригоді для вимірювання та усунення неполадок продуктивності пристроїв.
Geekbench AI 1.0 доступний для Windows, macOS і Linux, а також у Google Play Store і Apple App Store.
Продуктивність оцінюється в тесті в трьох вимірах. Вона враховує конструкцію обладнання з ШІ, робочі навантаження, пов’язані з ЦП, а також робочі навантаження ШІ, які охоплюють різний діапазон залежно від складності завдання, доступності обладнання та фреймворків.
Відповідно, оцінки робочого навантаження Geekbench AI також включають новий вимір точності на основі кожного тесту. Продуктивність ШІ пов’язана не тільки з тим, як швидко виконується дане робоче навантаження, а й з тим, наскільки близькі його вихідні дані до істини. Наприклад, модель виявлення об’єктів на кшталт хот-дога може працювати дуже швидко, але якщо вона може точно виявити хот-дог тільки в 0,2% випадків, то це відіб’ється в тесті.
Geekbench AI 1.0 включає підтримку нових фреймворків, від OpenVINO на Linux і Windows до TensorFlow Lite Delegates від конкретних постачальників, таких як Samsung ENN, ArmNN і Qualcomm QNN на Android.
У випуску також використовуються більші набори даних, які точніше відображають реальні вхідні дані у варіантах використання ШІ.
Усі робочі навантаження в Geekbench 1.0 виконуються протягом щонайменше секунди.
Детальніші технічні описи робочих навантажень і моделей доступні в документі Inference Workloads. Geekbench AI інтегрований з Geekbench Browser. Найпродуктивніші пристрої можна порівняти на діаграмі Geekbench AI Benchmark Chart або ознайомитися з останніми результатами на сторінці Latest Geekbench AI Results.
