Geekbench AI 1.0 Cómo Usar
Geekbench AI 1.0 es una herramienta de benchmark multiplataforma para medir el rendimiento de IA y aprendizaje automático en CPU, GPU y NPU en múltiples dispositivos y sistemas operativos.
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Descargar Geekbench AI 1.0: Visita el sitio web de Primate Labs y descarga Geekbench AI 1.0 para tu plataforma (Windows, macOS, Linux, Android o iOS).
Instalar la aplicación: Instala Geekbench AI 1.0 en tu dispositivo siguiendo el proceso de instalación estándar para tu sistema operativo.
Iniciar Geekbench AI: Abre la aplicación Geekbench AI en tu dispositivo.
Seleccionar marco de IA: Elige el marco de IA que deseas probar (por ejemplo, OpenVINO, ONNX, TensorFlow Lite, etc.) según lo que esté disponible para tu plataforma.
Seleccionar backend de IA: Elige el componente de hardware que deseas evaluar (CPU, GPU o NPU si está disponible).
Ejecutar el benchmark: Haz clic en el botón 'Ejecutar Benchmark' para iniciar las pruebas de rendimiento de IA.
Esperar a que finalice: Permite que el benchmark se ejecute a través de su suite de cargas de trabajo de IA, lo que puede tardar varios minutos.
Ver resultados: Una vez completado, revisa las puntuaciones de rendimiento de IA de tu dispositivo para tipos de datos de precisión simple, media precisión y cuantizados.
Comparar resultados (opcional): Si lo deseas, sube tus resultados al Navegador Geekbench para compararlos con otros dispositivos o ver las tablas de clasificación.
Preguntas Frecuentes de Geekbench AI 1.0
Geekbench AI 1.0 es un nuevo conjunto de pruebas de referencia lanzado por Primate Labs para medir el rendimiento de la IA y el aprendizaje automático en diferentes plataformas y dispositivos. Está diseñado para probar cargas de trabajo centradas en la IA en CPUs, GPUs y NPUs.
Tendencias de Tráfico Mensual de Geekbench AI 1.0
Geekbench AI 1.0 experimentó una disminución del 18.2% en el tráfico, alcanzando 931K visitas. La reciente aparición de varios dispositivos destacados en Geekbench, como el Motorola Razr Ultra 2025 y el Samsung Galaxy M36, podría haber desviado el interés de los usuarios hacia procesadores más nuevos y potentes.
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