Geekbench AI arrive en version 1.0 : les CPU, GPU et NPU bénéficient enfin d'une solution d'analyse comparative de l'IA
Primate Labs, le développeur de la célèbre suite d'analyse comparative Geekbench, a lancé Geekbench AI, un outil d'analyse comparative complet conçu pour mesurer les capacités d'intelligence artificielle de divers appareils. Geekbench AI auparavant connu sous le nom de Geekbench ML lors de sa phase de prévisualisation, a désormais atteint la version 1.0. Le benchmark est disponible sur plusieurs systèmes d'exploitation, notamment Windows, Linux, macOS, Android et iOS, ce qui le rend accessible à de nombreux utilisateurs et développeurs. L'une des principales caractéristiques de Geekbench AI est son approche multidimensionnelle de la notation. Le benchmark utilise trois niveaux de précision distincts : simple précision, demi-précision et données quantifiées. Cette évaluation vise à fournir une représentation plus précise des performances de l'IA sur différentes conceptions matérielles.
Outre la vitesse, Geekbench AI accorde une grande importance à la précision. Le benchmark évalue dans quelle mesure les résultats de chaque test correspondent aux résultats attendus, offrant ainsi un aperçu des compromis entre performances et précision. La sortie de Geekbench AI 1.0 apporte la prise en charge de nouveaux frameworks, notamment OpenVINO, ONNX et Qualcomm QNN, étendant ainsi sa compatibilité sur diverses plateformes. Primate Labs a également mis en œuvre des mesures pour garantir des comparaisons équitables, telles que l'application de durées d'exécution minimales pour chaque charge de travail. La société a noté que Samsung et NVIDIA utilisent déjà le logiciel pour mesurer les performances de leurs puces en interne, ce qui montre que l'adoption est déjà forte. Bien que le benchmark fournisse des informations précieuses, les applications d'IA du monde réel sont encore limitées et le recours à quelques benchmarks peut donner une image partielle. Néanmoins, Geekbench AI représente une avancée significative dans la normalisation de la mesure des performances de l'IA, influençant potentiellement les futurs choix des consommateurs sur le marché des technologies axées sur l'IA. Les résultats des tests de référence peuvent être consultés ici.
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