Geekbench AI 1.0 Anleitung
Geekbench AI 1.0 ist ein plattformübergreifendes Benchmark-Tool zur Messung der KI- und maschinellen Lernleistung auf CPUs, GPUs und NPUs über mehrere Geräte und Betriebssysteme hinweg.
Mehr anzeigenWie verwendet man Geekbench AI 1.0
Laden Sie Geekbench AI 1.0 herunter: Gehen Sie zur Primate Labs-Website und laden Sie Geekbench AI 1.0 für Ihre Plattform (Windows, macOS, Linux, Android oder iOS) herunter.
Installieren Sie die Anwendung: Installieren Sie Geekbench AI 1.0 auf Ihrem Gerät, indem Sie den standardmäßigen Installationsprozess für Ihr Betriebssystem befolgen.
Starten Sie Geekbench AI: Öffnen Sie die Geekbench AI-Anwendung auf Ihrem Gerät.
Wählen Sie das KI-Framework aus: Wählen Sie das KI-Framework aus, das Sie testen möchten (z. B. OpenVINO, ONNX, TensorFlow Lite usw.), basierend auf dem, was für Ihre Plattform verfügbar ist.
Wählen Sie das KI-Backend aus: Wählen Sie die Hardwarekomponente aus, die Sie benchmarken möchten (CPU, GPU oder NPU, falls verfügbar).
Führen Sie den Benchmark aus: Klicken Sie auf die Schaltfläche 'Benchmark ausführen', um die KI-Leistungstests zu starten.
Warten Sie auf den Abschluss: Lassen Sie den Benchmark seine Suite von KI-Workloads durchlaufen, was mehrere Minuten dauern kann.
Ergebnisse anzeigen: Überprüfen Sie nach Abschluss die KI-Leistungspunkte Ihres Geräts für Einzelpräzision, Halbpräzision und quantisierte Datentypen.
Ergebnisse vergleichen (optional): Wenn gewünscht, laden Sie Ihre Ergebnisse in den Geekbench-Browser hoch, um sie mit anderen Geräten zu vergleichen oder die Bestenlisten anzuzeigen.
Geekbench AI 1.0 FAQs
Geekbench AI 1.0 ist eine neue Benchmark-Suite, die von Primate Labs veröffentlicht wurde, um die Leistung von KI und maschinellem Lernen auf verschiedenen Plattformen und Geräten zu messen. Es ist darauf ausgelegt, KI-zentrierte Arbeitslasten auf CPUs, GPUs und NPUs zu testen.
Geekbench AI 1.0 Monatliche Traffic-Trends
Geekbench AI 1.0 verzeichnete einen 14,2%igen Rückgang des Datenverkehrs, wahrscheinlich aufgrund des Mangels an bedeutenden Produktaktualisierungen oder neuen Funktionen. Der Rückgang des Nutzerinteresses könnte auch durch die Verfügbarkeit neuer und verbesserter Geräte beeinflusst sein, die getestet werden, wie das Motorola Razr Ultra 2025 und das Apple M4-betriebene MacBook Air.
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