Primate Labs, l'azienda dietro il noto benchmark Geekbench, ha annunciato il lancio di Geekbench AI, un nuovo strumento di benchmarking progettato specificamente per valutare le prestazioni dei dispositivi nelle attività di machine learning.
Geekbench AI, precedentemente noto come Geekbench ML durante la fase di anteprima, è ora disponibile per il pubblico su una vasta gamma di piattaforme, tra cui iOS, Android, Windows, macOS e Linux. Questo nuovo strumento promette di mostrare quanto velocemente un dispositivo può gestire compiti di machine learning del mondo reale, offrendo agli utenti una panoramica completa delle capacità d'intelligenza artificiale del loro hardware.Il benchmark valuta le prestazioni di CPU, GPU e NPU (Neural Processing Unit) in vari compiti di machine learning. Ecco i punti chiave:
- Tre punteggi principali: ogni test fornisce punteggi per precisione singola, mezza precisione e quantizzato.
- Misura dell'accuratezza: oltre alla velocità, il benchmark valuta anche quanto accuratamente i modelli possono completare i compiti assegnati.
- Efficienza relativa: viene fornito un confronto dell'efficienza nel tempo.
Geekbench AI supporta una moltitudine di framework AI, garantendo la compatibilità con vari dispositivi e sistemi operativi:
- CoreML per macOS e iOS
- OpenVINO per Windows e Linux
- QNN per PC Arm basati su Snapdragon
- Framework specifici per dispositivi Android
Per garantire risultati affidabili, ogni carico di lavoro viene testato per almeno cinque iterazioni, assicurando che i dispositivi raggiungano il loro picco di prestazioni durante il test. Geekbench AI è integrato nel browser Geekbench, permettendo agli utenti di confrontare facilmente le prestazioni tra diversi dispositivi.
Con l'intelligenza artificiale che diventa sempre più centrale nelle nostre esperienze digitali quotidiane, avere uno strumento standardizzato per misurare le prestazioni AI dei dispositivi potrebbe influenzare le decisioni d'acquisto dei consumatori e spingere i produttori a migliorare le capacità AI dei loro prodotti.
Questo nuovo benchmark potrebbe anche giocare un ruolo cruciale nello sviluppo di future applicazioni AI, fornendo agli sviluppatori dati preziosi sulle prestazioni dei dispositivi in scenari di machine learning del mondo reale.