Geekbench AI

AI 基准测试

Geekbench AI 是一个跨平台 AI 基准测试,它使用现实世界的机器学习任务来评估 AI 工作负载性能。 Geekbench AI 会测量您的 CPU、GPU 和 NPU,以确定您的设备是否已为当今和未来的尖端机器学习应用程序做好准备。

真实世界的 AI 性能
Geekbench AI 运行十个 AI 工作负载,每个工作负载具有三种不同的数据类型,为您提供设备上 AI 性能的多维视图。使用模拟现实世界人工智能用例的大型数据集,开发人员和消费者都可以在短短几分钟内通过单精度、半精度和量化分数来测量设备上的 AI 性能。

在 CPU、GPU 或 NPU 上测量 AI
Geekbench AI 分解整个硬件堆栈的 AI 性能 – 选择 GPU、CPU 或设备的专用 NPU 进行测试。您还可以从设备上可用的 AI 框架中进行选择,例如 Core ML 或 QNN。开发人员可以确定特定工作负载的框架和模型的最佳组合,消费者可以轻松量化专用人工智能硬件的影响。

比较跨平台的 AI 性能
Geekbench AI 在 Android、iOS、Windows、macOS 和 Linux 上运行相同的工作负载。我们的基准测试是针对整个功能范围的硬件而构建的,无论您是测试具有超低功耗 NPU 的智能手机还是具有超过千瓦的专用 AI 计算的专用工作站。使用我们的 Geekbench AI 结果浏览器即时比较结果。

版本1.1.0说明:

框架和运行时升级 - 这包括在 Windows 上升级到 ONNX Runtime 1.19,改进 AMD 和 Intel CPU 上的半精度支持,以及对 Core ML 配置的更改,从而提高 iOS 18 和 macOS 15 上的性能。OpenVINO 现在回退到单精度 CPU如果设备不支持所需的数据类型,而不是在运行时转换为不同的数据类型,则会减少工作负载。 ArmNN已升级至v24.08,三星的ENN已升级至v3.1.8。

在某些 Android 系统上效果更好 - 一些 Android 设备在 Play Store 部署中遇到了错误,限制了 Geekbench AI 可以访问的硬件。将捆绑库提取到文件系统可以缓解该问题,从而提高性能。

分数验证改进 - 通过在一小部分情况下随机重新验证额外迭代,提高了基准测试的稳健性。现在,大多数工作负载中的验证都是并行的,从而减少了验证结果所花费的时间——这意味着基准测试的运行时间应该更少。

重新量化所有事物 - 对大量支持框架的大量模型进行了重新量化,提高了跨工作负载的输出质量、准确性和性能。预计分数会增加。

较小的调整 - Geekbench AI 现在在深度估计中使用每个图像的归一化范围,提高了计算的准确性。

  1. 打开应用时系统提示“已损坏,你应该移到废纸篓”
    这个是 macOS 的自我保护机制,不是在 Appstore 下载的应用,有时会有这类提示,解决方法请参考:两招解决macOS安装软件提示“已损坏”的问题
  2. 打开拥有多个分卷(dmgpart)的安装包
    在早期,我们的部份大型软件或游戏,都是分卷打包的,以方便下载。但是在最新的macOS系统下,无法直接打开此类安装包,解决方法请参考:如何打开多分卷安装包(dmgpart)
  3. 部份软件需要关闭SIP才可使用
    请留意页面上的提示,有部份应用需要关闭系统的SIP功能,才可正常使用,关闭方法请参考:macOS 系统关闭 SIP 教程
  4. 打开应用时提示“无法验证是否恶意软件”
    这个是 macOS 的自我保护机制,不是在 Appstore 下载的应用,有时会有这类提示,解决方法请参考:提示“无法验证是否恶意软件”的解决方法
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