Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124
Представлен бенчмарк Geekbench AI для тестирования производительности в ИИ-нагрузках
Нейропроцессоры (NPU), предназначенные для ускорения алгоритмов искусственного интеллекта, первоначально устанавливались на мобильные платформы и предназначенные для ПК процессоры Apple, но теперь они становятся обычным явлением в чипах Intel и AMD. А значит, есть потребность в оценке их производительности — эту задачу призван решить тест Geekbench AI.
в ИИ-нагрузках />
Источник изображения: geekbench.com
Основное приложение Geekbench от Primate Labs предназначено для тестирования производительности центральных и графических процессоров, но в последние годы разработчик также экспериментировал с альтернативным Geekbench ML. С запуском инициативы Microsoft Copilot+ и началом гонки за звание самых производительных нейропроцессоров между Intel, AMD, Qualcomm и Apple компания Primate Labs выпустила версию 1.0 нового теста и переименовала его в Geekbench AI.
«Geekbench AI представляет собственный набор тестов рабочих нагрузок, выполняемых с числами одинарной, половинной точности и квантованными данными, охватывая различные типы, которые используются разработчиками в аспекте как точности, так и назначения в системах ИИ», — пояснили в Primate Labs. Geekbench AI поддерживает несколько фреймворков для работы с ИИ: OpenVINO под Windows и Linux, ONNX под Windows, QNN для процессоров Qualcomm Snapdragon на ПК, Apple CoreML под macOS и iOS, а также ряд фреймворков под Android, предлагаемых разными производителями чипов. На ПК под Windows тест поддерживает нейпропроцессоры от Intel и Qualcomm — работа с AMD появится позже.
Geekbench AI доступен на Windows, macOS, Linux, iOS/iPadOS и Android. Базовая версия распространяется бесплатно, но есть также лицензия Pro за $99 — она включает инструменты для командной строки, возможность запускать тест без загрузки результатов в базу Geekbench и некоторые другие возможности. Разработчики намереваются по мере необходимости обновлять бенчмарк, добавляя поддержку нового оборудования, фреймворков и рабочих нагрузок.
Источник:
