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Geekbench AI: Bekannter Benchmark testet jetzt auch KI-Fähigkeiten

Bild: Geekbench Primate Labs, die Entwickler des bekannten CPU-Benchmarks Geekbench, haben mit Geekbench AI einen neuen Benchmark vorgestellt, der die Leistung von Geräten bei Machine-Learning-Aufgaben misst. Der Cross-Plattform-Benchmark …

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↗ Quelle (smartdroid.de)
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Geekbench-AI-Logo

Bild: Geekbench


Primate Labs, die Entwickler des bekannten CPU-Benchmarks Geekbench, haben mit Geekbench AI einen neuen Benchmark vorgestellt, der die Leistung von Geräten bei Machine-Learning-Aufgaben misst. Der Cross-Plattform-Benchmark ist für Android, iOS, Linux, macOS und Windows verfügbar und testet die Performance von CPU, GPU und dedizierten KI-Chips (NPU für Neural Processing Unit, bei Pixel auch TPU für Tensor Processing Unit genannt) mit realistischen KI-Workloads.





Geekbench AI führt insgesamt zehn verschiedene KI-Workloads in drei Genauigkeitsstufen (Single Precision, Half Precision, Quantized) aus. Dabei kommen große Datensätze zum Einsatz, die praxisnahe Anwendungsfälle nachbilden, wodurch Entwickler und Anwender ein mehrdimensionales Bild der KI-Performance ihres Geräts erhalten sollen.





Eine Besonderheit ist, dass sich gezielt die Leistung von CPU, GPU oder NPU messen lässt. Auch die Wahl des KI-Frameworks ist möglich, etwa CoreML unter iOS/macOS oder QNN auf Snapdragon-basierten ARM-PCs. Entwickler können so die optimale Kombination aus Framework und Hardware für bestimmte Aufgaben ermitteln.





Die erzielten Ergebnisse werden über alle Plattformen hinweg vergleichbar gemacht, indem sie auf ein Baseline-System (Intel Core i7-10700) normiert werden. Ein Score von 1.500 Punkten bedeutet Gleichstand mit diesem Referenzsystem. Durch die Unterstützung vieler Betriebssysteme und Hardware-Konfigurationen lässt sich die KI-Leistung von Smartphones mit stromsparender NPU bis hin zu High-End-Workstations vergleichen.





Geekbench AI steht in einer kostenlosen Basisversion und als "Pro"-Variante für 99 US-Dollar zur Verfügung. Letztere bietet zusätzlich Automatisierungstools, einen Offline-Modus und eine kommerzielle Nutzungslizenz. Für Unternehmen gibt es spezielle Lizenzen mit dediziertem Support und Zugriff auf den Quellcode.





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