Kürzlich hat der bekannte Benchmark-Anbieter Geekbench ein neues, plattformübergreifendes Tool veröffentlicht, das speziell die Leistung von Geräten bei KI-intensiven Workloads bewertet. Dieses neue Tool heißt Geekbench AI und misst die CPU-, GPU- und NPU-Leistung (Neural Processing Unit) eines Geräts, um dessen Fähigkeit zur Verarbeitung von Machine-Learning-Anwendungen zu bestimmen.
Primate Labs, der Entwickler von Geekbench, hatte die Software zuvor unter dem Namen Geekbench ML entwickelt und bereits 2021 eine Vorschauversion veröffentlicht. Um die KI-Fokussierung besser hervorzuheben, wurde sie nun in Geekbench AI umbenannt.
Geekbench AI ermittelt die Fähigkeiten verschiedener Hardware, indem es deren Leistung bei KI-relevanten Aufgaben bewertet, einschließlich Genauigkeit und Geschwindigkeit. Es unterstützt verschiedene Frameworks wie ONNX, CoreML, TensorFlow Lite und OpenVINO, sodass Benutzer die passende Testumgebung auswählen können. Das Tool liefert drei Punktzahlen: für volle Genauigkeit, halbe Genauigkeit und Quantisierung. Primate Labs betont außerdem, dass die Punktzahlen mit einer Genauigkeitsbewertung einhergehen, die Aufschluss über die Zuverlässigkeit der Ausgabe der Workloads und die Genauigkeit der Modellleistung gibt.
Mit dem Fortschritt der KI-Technologie benötigen wir noch mehr Zeit, um die Leistung von Geräten mit KI-Unterstützung, wie z. B. Copilot Plus-PCs und verschiedenen neuen Smartphones, in realen Szenarien zu beobachten. Früher haben wir uns auf Frameraten oder Ladezeiten konzentriert, jetzt achten wir vielleicht mehr auf die Genauigkeit der Textvorhersage oder die Effekte von Bildbearbeitungsprogrammen mit KI-Unterstützung.
Benutzer können das Geekbench AI-Tool herunterladen und auf Windows-, macOS-, Linux-, Android- und iOS-Plattformen testen, um die KI-Verarbeitungsleistung ihrer Geräte zu überprüfen.
Wichtigste Punkte:
- 🖥️ Geekbench AI ist ein neues Benchmark-Tool, das sich auf die Bewertung der Leistung von Geräten bei KI-Aufgaben konzentriert.
- ⚙️ Es misst CPU, GPU und NPU und unterstützt verschiedene Machine-Learning-Frameworks, wobei Genauigkeit und Geschwindigkeit bewertet werden.
- 📱 Das Tool ist jetzt verfügbar und kann auf mehreren Plattformen heruntergeladen werden, um die KI-Verarbeitungsleistung von Geräten zu testen.
